e-ISSN : 2721-1800 pISSN : 2722-0907 doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.140 Homepage : https://journal.cattleyadf.org/index.php/jatilima/index

## Sistem Pendukung Keputusan Calon Penerimaan Bantuan Program Indonesia Pintar Menggunakan Metode TOPSIS
Article Info ABSTRACT Article history: The  distribution  of  scholarships  is  a  government  program  related  to tuition  assistance  given  to  students  who  come  from  underprivileged families as evidenced by the Prosperous Family Card (KKS) to help implement educational equity. The division of students is done to help determine  in  recommending  someone  who  is  eligible  to  receive  a scholarship, a Decision Support System is needed. The determination of current scholarship providers is only based on an analysis of existing data records manually, which allows for errors to occur. From previous observations, a decision support system was created in optimizing the provision  of  scholarships  to  SMA  Imelda  Medan  students.  This research  aims  to  optimize  the  results  of  decisions  in  providing incentives  to  students.  The  method  used  is  the  Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) which can help provide recommendations  for  scholarship  recipients.  It  is  hoped  that the use of a Decision Support System (SPK) can assist decisions to be taken in choosing and determining who is the best student to get a PIP scholarship, bearing in mind that so far they have not used a particular method  in  selecting  students  so  that  sometimes  decisions  are considered less objective and not on target. This method can be used to  determine  scholarship  recipients  in  the  assessment  of  scholarship acceptance. It can facilitate decisions for 10th grade students of SMA Imelda  Medan,  proportionally  based  on  the  results  of  student  data processing  including  family  cards,  parents'  occupations,  parents' income.
Received Feb 16, 2023 Revised March 18, 2023
Accepted Apr 10, 2023

## Keywords:
Decision Support System (DSS), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Scholarship, Optimization, Smart.
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Corresponding Author:
Khairunnisa 1 , Ika Yusnita Sari 2 , Elvika Rahmi 3 , Marjones H. H Sihombing 4
Universitas Imelda Medan, Medan Indonesia 1,2,3,4
Email Address: 9727.khaiunnisa@gmail.com

## 1. Pendahuluan
Pendidikan adalah usaha yang dilakukan siswa dalam menyelenggarakan kegiatan menjadi manusia yang  sempurna  sesuai  dengan  yang  telah  dilakukan.  Pendidikan  bisa  membantu  manusia mengangkat  harkat  dan  martabatnya  di  bandingkan  manusia  lainnya  yang  tidak  berpendidikan (Khairunnisa  &  Anggraini,  S.  2022) Pendidikan merupakan  pemotongan  mata  rantai  kemiskinan (Arikunto, S. 2000), melalui pendidikan yang cukup seseorang dapat hidup layak. Pendidikan pada umunya merupakan suatu upaya mewariskan nilai yang akan menjadikan penolong serta penentu dalam  menjalani  kehidupannya  dan  sekaligus  untuk  perbaikan  nasib  dan  peradaban  manusia (Arikunto,  S.  2000)].  Beasiswa  bisa  dikatakan  untuk  pembiayaan  yang  bukan  bersumber  dari pendanaan diri sendiri, akan tetapi diberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta, universitas, serta lembaga pendidik dan peneliti yang akan memberikan  kesempatan untuk meningkatkan kapasitas
sumber daya  manusia melalui pendidikan (Sunalia, A., & Abdillah, L. A. (2017) . Sistem  pendukung  keputusan  dapat  juga  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  bagi  pihak pengambil  keputusan. Hasil yang didapatkan dari  SPK cukup cepat  dan  merupakan pilihan yang terbaik  secara  kuantitatif  berdasarkan  tingkat  bobot  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  pihak pengambil  keputusan.  Penggunaan  SPK  dapat  mempersingkat  pengambilan  keputusan  yang kompleks (Santiary, P. A. W., Ciptayani, P. I., Saptarini, N. G. A. P. H., & Swardika, I. K., 2018). Pada  dasarnya  S  P  K  dikenal  juga  sebagai  Decision  Support  System  (DDS)  yang  merupakan pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem  informasi  menajemen  terkomputerisasi  yang  dibuat sedemikian  rupa  sehingga  bersifat  interaktif  dengan  pemakaiannya  (Turban,  E  &  Aronson,  J.  E. (2001).    Metode  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) merupakan konsep yang cukup sederhana, sehingga pemahaman metode TOPSIS cukup dimengerti (Gunawan, V., & Kurniawan, J. 2023). TOPSIS memberikan lingkungan yang cukup efektif untuk membandingkan  setiap  alternatif  yang  berdasarkan  kriteria  yang  ada,  nilai  numerik  tidak  cocok untuk menafsirkan representasi dari penilaian manusia berdasarkan masalah nyata (Ramadiani, H. R., Novita, N., & Azainil. (2018).
Program Indonesia Pintar diharapkan dapat membantu siswa yang kurang mampu untuk memenuhi kebutuhan dalam kegiatan pembelajaran dan diharapkan juga untuk membantu meringankan biaya personal peserta didik, baik biaya secara langsung maupun tidak langsung kepada siswa. Penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya mengenai SPK menggunakan metode TOPSIS dalam pemilihan beasiswa  (Renaldo,  R.,  Anggraeni,  E.  Y.,  &  HC,  E.  R.  2019).    penelitian  selanjutnya  dilakukan tentang menentukan siswa penerima beasiswa.

## Sistem
Sistem berasal dari bahasa Latin (systēma) dan bahasa Yunani (sustēma) adalah suatu kesatuan yang terdiri atas komponen atau elemen yang dihubungkan bersama untuk memudahkan aliran informasi, materi atau energi untuk mencapai suatu tujuan. Istilah ini sering digunakan untuk menggambarkan suatu  set  entitas  yang  berinteraksi,  di  mana  suatu  model  matematika  sering  kali  bisa  dibuat (Maulana, F., & Sari, I. 2021).
Sistem merupakan sekumpulan data yang dikelompokkan dan diproses sedemikian rupa sehingga menjadi  suatu  kesatuan  informasi  yang  saling  berkaitan  dan  saling  mendukung  hingga  menjadi sebuah  informasi  yang  bernilai  bagi  yang  menerima.  Perancangan  sistem  merupakan  tahap selanjutnya  setelah  analisa  sistem,  mendapatkan  gambaran  dengan  jelas  tentang  apa  yang  akan dikerjakan pada analisa sistem, maka dilanjutkan dengan memikirkan bagaimana membentuk sistem tersebut. (Rajagukguk, D., & Manalu, M. 2021)

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data yang digunakan untuk pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Handayani, D. N., Hakim, F. N., & Solechan, A. 2014).
Sistem  pendukung  Keputusan  adalah  aplikasi  program  komputer  yang  menyediakan  dukungan kepada manajer dalam membuat keputusan, meningkatkan kualitas keputusan yang akan dibuat dan mempersingkat waktu pengambilan keputusan. Sistem Pendukung Keputusan juga digunakan untuk membantu masalah kompleks (Gunawan, V., & Kurniawan, J. 2023).

## TOPSIS
Metode  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  merupakan konsep yang paling sederhana, alternatif yang terbaik yang mempunyai jarak paling dekat dari solusi ideal positif, dan mempunyai jarak paling jauh dari solusi ideal negatif, sehingga pemahaman untuk
metode  TOPSIS  ini  cukup  dimengerti,  perhitungannya  yang  sangat  efektif,  dan  mempunyai kapasitas  untuk  melakukan  pengukuran  yang  cukup  relatif  dari  alternatif  keputusan  perhitungan sederhana  (Mahendra,  G.  S.,  &  Indrawan,  I.  P.  Y.  2020).  Metode  TOPSIS  ini  digunakan  untuk melakukan  penyelesaian  masalah  untuk  mengambil  keputusan  yang    praktis.  Kriterianya  yaitu semakin tinggi nilai kriteria maka semakin layak untuk dipilih.  Sebaliknya, jika semakin rendah nilai  kriteria  maka  semakin  layak  alternatif  tersebut  untuk  dipilih  (Ismail,  M.  P.  2018). Kesimpulannya, alternatif yang optimal merupakan alternatif yang memiliki jarak pendek dengan solusi ideal yang positif dan jarak panjang dari solusi ideal yang  negative (Uperiati, A., Kurniawan, H., Prayoga, E., & Ridhwan, M. 2017).

## 2. Metode
Penelitian  ini  menggunakan  metode  TOPSIS  untuk  memprediksi  beasiswa  program  indonesia pintar. Penelitian ini dilakukan dengan cara menganalisis siswa untuk mendapatkan beasiswa. Data yang digunakan adalah data sample siswa yang diperoleh dengan cara observasi  secara langsung dan  melakukan  wawancara.  Dalam  pelaksanaan  penelitian  yang  dilakukan  didalamnya  yaitu mengadakan eksplorasi terhadap perangkat dan konsep yang akan digunakan dalam pembangunan sistem  ini,  melakukan  analisis  terhadap  permasalahan  yang  ada,  melakukan  perancangan  sistem berdasarkan hasil analisis tersebut, melakukan implementasi sistem tersebut dengan perangkat yang telah ditentukan dan yang terakhir adalah mengadakan testing terhadap sistem tersebut. (Rahmi,E, & Sari, I. 2022)

## 3. Hasil dan Diskusi
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data kriteria dan data calon beasiswa. Data yang dibutuhkan diambil langsung ke lapangan dan wawancara dengan staff. Berikut adalah data kriteria yang digunakan sebagai acuan penilaian pada metode TOPSIS, dapat diperhatikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Penilaian No. Keterangan Kriteria Atribut Bobot 1. Pekerjaan Orang Tua C1 Cost 5 2. Tanggungan Orang Tua C2 Benefit 4 3. Penghasilan Orang Tua C3 Cost 4 4. Rata- rata Nilai UN C4 Benefit 2 5.    Usia Orang Tua    C5 Benefit 3

## Matriks Keputusan
Berikut tabel data yang diperoleh yang akan dijadikan kedalam bentuk matriks keputusan yang dapat dilihat pada tabel 2
Tabel .2 Penilaian Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 X1 4 3 5 3 2 X2 3 3 4 4 2 X3 1 5 1 3 4 X4 4 2 5 3 2 X5 3 2 3 3 2 X6 2 2 1 2 1
Data yang ada pada tabel dijadikan kedalam bentuk matriks keputusan seperti berikut:
𝑋 =
[
4 3 1 4 3 2 3 3 2 2 2 2 5 4 1 5 3 2 3 4 3 3 3 2 2 2 4 2 2 1]

## Matriks Ternormalisasi
Normalisasi matriks dengan menyatukan setiap elemen matriks untuk mendapatkan skala nilai yang sama untuk setiap kriteria.
XI =   √4 2 + 3 2 + 1 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 = 7,42
𝑟 11 = 4 7,42 =  0,5394
𝑟 21 = 3 7,42 =  0,4045
𝑟 31 =
1 7,42 = 0,1348
𝑟 41 = 4 7,42 =  0,5394
𝑟 51 = 3 7,42 = 0,4045
𝑟 61 = 2 7,42 = 0,2697
X2 =   √3 2 + 3 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 + 2 2 =    5,83
𝑟 12 =
3 5,83 =  0,5145
𝑟 22 =
3 5,83 = 0,5145
𝑟 32 = 2 5,83 =  0,3430
𝑟 42 = 2 5,83 =  0,3430
𝑟 52 =
2 5,83 =  0,3430
𝑟 62 = 2 5,83 =  0,3430
X3 =   √5 2 + 4 2 + 1 2 + 5 2 + 3 2 + 2 2 =    8,94
𝑟 13 = 5 8,94 =  0,5590
𝑟 23 = 4 8,94 =  0,4472
𝑟 33 = 1 8,94 =  0,1118
𝑟 43 = 5 8,94 =  0,5590
𝑟 53 = 3 8,94 =  0,3354
𝑟 63 = 2 8,94 =  0,2236
X4 =   √3 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 =    7,48
𝑟 14 = 3 7,48 =  0,4009
𝑟 24 = 4 7,48 =  0,5345
𝑟 34 = 3 7,48 =  0,4009
𝑟 44 = 3 7,48 =  0,4009
𝑟 54 = 3 7,48 =  0,4009
𝑟 64 = 2 7,48 =  0,2673
X5 =   √2 2 + 2 2 + 4 2 + 2 2 + 2 2 + 1 2 =    5,74
𝑟 15 = 2 5,74 =  0,3482
𝑟 25 = 2 5,74 =  0,3482
𝑟 35 = 4 5,74 =  0,6963
𝑟 45 =
2 5,74 =  0,3482
𝑟 55 = 2 5,74 =  0,3482
𝑟 65 = 1 5,74 =  0,1741
Sehingga diperoleh nilai matriks ternormalisasi (R) sebagai berikut:
𝑅 =
[ 0,5394 0,4045 0,1348 0,5394 0,4045 0,2697 0,5145 0,5145 0,3430 0,3430 0,3430 0,3430 0,5590 0,4472 0,1118 0,5590 0,3354 0,2236 0,4009 0,5345 0,4009 0,4009 0,4009 0,2673 0,3482 0,3482 0,6963 0,3482 0,3482 0,1741]

## Matriks Ternormalisasi Terbobot
Setelah  memperoleh  hasil  dari  normalisasi  matriks,  nilai  pada  matriks  ternormalisasi  dikalikan dengan nilai bobot pada kriteria masing-masing seperti berikut:
𝑦 11 =   𝑤 1 ×   𝑟 11 =   5  ×  0,5394 =  2,6968 𝑦 21 =   𝑤 1 ×   𝑟 21 =   5  ×  0,4045 =  2,0226 𝑦 31 =   𝑤 1 ×   𝑟 31 =   5  ×  0,1348 = 0,6742 𝑦 41 =   𝑤 1 ×   𝑟 41 =   5  ×  0,5394 =  2,6968 𝑦 51 =   𝑤 1 ×   𝑟 51 =   5  ×  0,4045 =  2,0226 𝑦 61 =   𝑤 1 ×   𝑟 61 =   5  ×  0,2697 =  1,3484 𝑦 12 =   𝑤 2 ×   𝑟 12 =   4  ×  0,5145 =  2,0580 𝑦 22 =   𝑤 2 ×   𝑟 22 =   4  ×  0,5145 =  2,0580
𝑦 32 =   𝑤 2 ×   𝑟 32 =   4  ×  0,3430 =  1,3720 𝑦 42 =   𝑤 2 ×   𝑟 42 =   4  ×  0,3430 =  0,3720 𝑦 52 =   𝑤 2 ×   𝑟 52 =   4  ×  0,3430 =  0,3720 𝑦 62 =   𝑤 2 ×   𝑟 62 =   4  ×  0,3430 =  0,3720
𝑦 13 =   𝑤 3 ×   𝑟 13 =   4  ×  0,5590 =  2,2361 𝑦 23 =   𝑤 3 ×   𝑟 23 =   4  ×  0,4472 =  1,7889 𝑦 33 =   𝑤 3 ×   𝑟 33 =   4  ×  0,1118 =  0,4472 𝑦 43 =   𝑤 3 ×   𝑟 43 =   4  ×  0,5590 =  2,2361 𝑦 53 =   𝑤 3 ×   𝑟 53 =   4  ×  0,3354 =  1,3416 𝑦 63 =   𝑤 3 ×   𝑟 63 =   4  ×  0,2236 =  0,8944 𝑦 14 =   𝑤 4 ×   𝑟 14 =   2  ×  0,4009 =  0,8018 𝑦 24 =   𝑤 4 ×   𝑟 24 =   2  ×  0,5345 =  1,0690 𝑦 34 =   𝑤 4 ×   𝑟 34 =   2  ×  0,4009 =  0,8018 𝑦 44 =   𝑤 4 ×   𝑟 44 =   2 ×  0,4009   =  0,8018 𝑦 54 =   𝑤 4 ×   𝑟 54 =  2  ×  0,4009  =  0,8018 𝑦 64 =   𝑤 4 ×   𝑟 64 =   2  ×  0,2673 =  0,5345
𝑦 15 =   𝑤 5 ×   𝑟 15 =   3  ×  0,3482 =  1,0445 𝑦 25 =   𝑤 5 ×   𝑟 25 =   3  ×  0,3482 =  1,0445 𝑦 35 =   𝑤 5 ×   𝑟 35 =   3  ×  0,6963 =  2,0889 𝑦 45 =   𝑤 5 ×   𝑟 45 =   3  ×  0,3482 =  1,0445 𝑦 55 =   𝑤 5 ×   𝑟 55 =   3  ×  0,3482 =  1,0445 𝑦 65 =   𝑤 5 ×   𝑟 65 =   3  ×  0,1741 =  0,5222
Dari perhitungan sebelumnya diperoleh matriks ternormalisasi terbobot
𝒀 =
[ 𝟐, 𝟔𝟗𝟔𝟖 𝟐, 𝟎𝟐𝟐𝟔
𝟎, 𝟔𝟕𝟒𝟐 𝟐, 𝟔𝟗𝟔𝟖 𝟐, 𝟎𝟐𝟐𝟔 𝟏, 𝟑𝟒𝟖𝟒 𝟐, 𝟎𝟓𝟖𝟎 𝟐, 𝟎𝟓𝟖𝟎 𝟏, 𝟑𝟕𝟐𝟎 𝟏, 𝟑𝟕𝟐𝟎 𝟏, 𝟑𝟕𝟐𝟎 𝟏, 𝟑𝟕𝟐𝟎 𝟐, 𝟐𝟑𝟔𝟏 𝟏, 𝟕𝟖𝟖𝟗 𝟎, 𝟒𝟒𝟕𝟐 𝟐, 𝟐𝟑𝟔𝟏 𝟏, 𝟑𝟒𝟏𝟔 𝟎, 𝟖𝟗𝟒𝟒 𝟎, 𝟖𝟎𝟏𝟖 𝟏, 𝟎𝟔𝟗𝟎 𝟎, 𝟖𝟎𝟏𝟖 𝟎, 𝟖𝟎𝟏𝟖 𝟎, 𝟖𝟎𝟏𝟖 𝟎, 𝟓𝟑𝟒𝟓 𝟏, 𝟎𝟒𝟒𝟓 𝟏, 𝟎𝟒𝟒𝟓 𝟐, 𝟎𝟖𝟖𝟗 𝟏, 𝟎𝟒𝟒𝟓 𝟏, 𝟎𝟒𝟒𝟓 𝟎, 𝟓𝟐𝟐𝟐]

## Solusi ideal positif dan negatif
Penentuan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  negatif  diperoleh  dari  matriks  bobot  ternormalisasi. Syaratnya  yaitu  bisa  menghitung  nilai  solusi  ideal  dengan  terlebih  dahulu  menentukan  apakah bersifat benefit atau cost.
a. Menentukan matriks ideal positif (positif: (max|benefit) (min|cost)
Y 1 + = max { 2,6968 ; 2,0226 ; 0,6742 ; 2,6968 ; 2,0226;  1,3484 }= 0,6742 Y 2 + = max { 2,0580 ; 2,0580 ; 1,3720 ; 1,3720 ; 1,3720 ; 1,3720 }= 2,0580 Y 3 + = max { 2,2361 ; 1,7889 ; 0,4472 ; 2,2361 ; 1,3416 ; 0,8944 }= 0,4472 Y 4 + = max { 0,8018 ; 1,0690 ; 0,8018 ; 0,8018 ; 0,8018 ; 0,5345 }= 1,0690 Y 5 + = max { 1,0445 ; 1,0445 ; 2,0889 ; 1,0445 ; 1,0445 ; 0,5222 }= 2,0889
b. Menentukan matriks ideal negatif (min|benefit) ( max|cost)
Y1-= min { 2,6968 ; 2,0226 ; 0,6742 ; 2,6968 ; 2,0226 ; 1,3484 }  = 2,6968 Y2-= min { 2,0580 ; 2,0580 ; 1,3720 ; 1,3720 ; 1,3720 ; 1,3720 } = 1,3720
Y3-= min { 2,2361 ; 1,7889 ; 0,4472 ; 2,2361 ; 1,3416 ; 0,8944 }  = 2,2361
Y4-= min { 0,8018 ; 1,0690 ; 0,8018 ; 0,8018 ; 0,8018 ; 0,5345 }  = 0,5345
Y5-= min { 1,0445 ; 1,0445 ; 2,0889 ; 1,0445 ; 1,0445 ; 0,5222 }  = 0,5222

## Jarak Solusi Ideal dan preferensi
Menentukan jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif.
𝐷 1 − = √ (2,6968 − 0,6742) 2 +   (2,0580 − 2,0580) 2
+ (2,2361 − 0,4472) 2
+ (0,8018 − 1,0690) 2
+ (1,0445 − 2,0889) 2
= 2,9074
𝐷 2 − = √ (2,0226 − 0,6742) 2 +   ( 2,0580 − 2,0580) 2 + (1,7889 − 0,4472) 2 + (1,0690 − 1,0690) 2
+ (1,0445 − 2,0889) 2
= 2,1700
𝐷 3 − = √ (0,6742 − 3,161) 2 +   (1,3720 − 0,894) 2 + ( 0,4472 − 2,6492) 2 + (0,8018 − 0,5186) 2
+ ( 2,0889 − 0,8943) 2
= 0,7362
𝐷 4 − = √ (2,6968 − 3,161) 2 +   ( 1,3720 − 0,894) 2
+ 2,2361 − 2,6492) 2 + (0,8018 − 0,5186) 2
+ ( 1,0445 − 0,8943) 2
= 2,9873
𝐷 5 − = √ ( 2,0226 − 3,161) 2 +   ( 1,3720 − 0,894) 2
+ ( 1,3416 − 2,6492) 2 + (0,8018 − 0,5186) 2
+ (1,0445 − 0,8943) 2
= 2,0618
𝐷 6 − = √ (1,3484 − 3,161) 2 +   (1,3720 − 0,894) 2 + (0,8994 − 2,6492) 2 + (0,5345 − 0,5186) 2
+ (0,5222 − 0,8943) 2
= 1,9661
Menentukan jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif:
𝐷 1 − = √ (2,6968 − 2,6968) 2 +   (2,0580 − 1,3720) 2
+ (2,2361 − 2,2361) 2 + (0,8018 − 0,5345) 2 + (1,0445 − 0,5222) 2
= 0,9026
𝐷 2 − = √ (2,0226 − 2,6968) 2 +   ( 2,0580 − 1,3720) 2
+ (1,7889 − 2,2361) 2
+ (1,0690 − 0,5345) 2 ) 2
+ (1,0445 − 0,5222) 2
= 1,2975
𝐷 3 − = √
(0,6742 − 2,6968) 2 +   (1,3720 − 1,3720) 2
+ ( 0,4472 − 2,2361) 2
+ (0,8018 − 0,5345) 2 ) 2
+ ( 2,0889 − 0,5222) 2
= 3,1332
𝐷 4 − = √ (2,6968 − 2,6968) 2 +   ( 1,3720 − 1,3720) 2 + 2,2361 − 2,2361) 2
+ (0,8018 − 0,5345) 2 ) 2
+ ( 1,0445 − 0,5222) 2
= 0,5866
𝐷 5 − = √ ( 2,0226 − 2,6968) 2 +   ( 1,3720 − 1,3720) 2 + ( 1,3416 − 2,2361) 2
+ (0,8018 − 0,5345) 2 ) 2 + (1,0445 − 0,5222) 2
= 1,2644
𝐷 6 − = √ (1,3484 − 2,6968) 2 +   (1,3720 − 1,3720) 2 + (0,8994 − 2,2361) 2
+ (0,5345 − 0,5345) 2 ) 2 + (0,5222 − 0,5222) 2
= 1,9022

## Nilai Preferensi setiap alternatif
Dari  hasil  penentuan  jarak  solusi  ideal  dan  preferensi,  dapat  ditentukan  nilai  preferensi  setiap alternatif sebagai berikut
V1 = 0,9026 2,9074 + 0,9026 = 1,2131
V2 = 1,2975 2,1700+1,2975 = 1,8955
V3 = 3,1332 0,7362+3,1332 = 7,3890
V4 = 0,5866 2,9873+0,5866 = 0,7830
V5 = 1,2644 2,0618+1,2644 = 0,18776 V6 = 1,9022
1,9661+1,9022 = 0,28696
Hasil yang didapat dari penentuan nilai preferensi alternatif dapat dijelaskan pada Tabel 10
Tabel 10 Nilai Preferensi untuk Alternatif
No Nama Siswa Hasil Rank 1 X3 7,39 1 2 X6 2,87 2 3 X2 1,90 3 4 X5 1,88 4 5 X1 1,21 5 6 X4 0,78 6
Berdasarkan hasil perhitungan nilai preferensi untuk setiap alternatif maka nilai tertinggi ada pada alternatif  dengan  kode  S03  (X3)  dengan  nilai  07.39  adalah  alternatif  yang  terpilih  sebagai  siswa yang menjadi penerima beasiswa.

## 4.      Kesimpulan
Hasil penelitian dengan Metode TOPSIS dapat dipakai dalam memprediksi calon beasiswa Program Indonesia Pintar, sistem pendukung keputusan dalam penilaian penerimaan calon beasiswa dapat mempermudah keputusan pada siswa kelas 10 SMA Imelda Medan dengan berdasarkan hasil proses data siswa dengan kriteria kartu keluarga, pekerjaan orang tua dan usia orang tua dengan tepat dan akurat. Siswa yang mendapatkan beasiswa diberikan kepada X3 dengan nilai 7.39

## Referensi
[1] De  Tre,  G.,  Hallez,  A.,  &  Bronselaer,  A.  (2014).  Performance  optimization  of  object  comparison. International Journal of Intelligent Systems, 29(2), 495–524. https://doi.org/10.1002/int.
[2] Yulianti, E., & Wati, S. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Program Keluarga Harapan  Menggunakan  Metode  Simple  Addictive  Weighting  (SAW)  Jurnal  TeknoIf,  7(1),  40. https://doi.org/10.21063/jtif.2019.v7.1.40-47.
[3] Fendi, D. M., & Novita, N. (2019). Weight Product Dalam Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Bantuan Bedah Rumah. Jurnal Informasi dan Komputer, 7(1), 35-42.
[4] Rajagukguk,  D.  M.,  Manalu,  M.  R.,  Sihombing,  M.  J.  T.,  &  Panjaitan,  M.  I.  (2022).  DECISION SUPPORT  SYSTEM  FOR  SELECTION  OF  ACHIEVEMENT  TEACHERS  TO  GIVE  AWARDS AT SMAS IMELDA MEDAN USING THE SAW METHOD. INFOKUM, 10(5), 747-754.
[5] Gunawan,  V.,  &  Kurniawan,  J.  (2023).  Penerapan  Metode  Topsis  Dalam  Menentukan  Kualitas Gambir.  INTECOMS:  Journal  of  Information  Technology  and  Computer  Science,  6(1),  255-264. https://doi.org/https://doi.org/10.31539/intecoms.v6i1.5747.
[6] Khairunnisa., & Anggraini, S. Optimalisasi Penentuan Siswa Kelas Unggul Dengan Metode Simple Additive  Weighting.  JITA  (Journal  of  Information  Technology  and  Accounting),  5(1),  20-28. Retrieved from: https://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JITA/article/view/1039.
[7] Sunalia, A., & Abdillah, L. A. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa pada SMK Madyatama dengan Metode TOPSIS. http://doi:10.31227/osf.io/d3kus.
[8] Turban, E. & Aronson, J. E. (2001). Decision Support and Intelegent Systems, (6 th ed.) Prentice-Hall Inc, New Jersey.
[9] Ramadiani,  Hatta,  H.  R.,  Novita,  N.,  &  Azainil.  (2018).  Comparison  of  Two  Methods  Between TOPSIS and MAUT In Determining BIDIKMISI Scholarship. 2018 Third International Conference
on Informatics and Computing (ICIC). http://doi:10.1109/iac.2018.8780455.
[10] Rajagukguk, D. M., & Ritonga, I. S. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Sekolah Berprestasi  Menggunakan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting).  Jurnal  Teknik  Informatika UNIKA Santo Thomas, 5(2), 202-210.
[11] Renaldo,  R.,  Anggraeni,  E.  Y.,  &  HC,  E.  R.  (2019).  Metode  Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Beasiswa Di Stmik Pringsewu. EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi Dan Teknologi, 9(1). http://doi:10.36448/jmsit.v9i1.1225.
[12] Liesnaningsih, L., Taufiq, R., Destriana, R., & Suyitno, A. P. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Berbasis WEB Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Pondok  Pesantren  Daarul  Ahsan.  Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang,  5(1),  54. http://doi:10.32493/informatika.v5i1.4664.
[13] Handayani,  D.  N.,  Hakim,  F.  N.,  &  Solechan,  A.  (2014).  Untuk  Pemilihan  Jurusan  Menggunakan Fuzzy Multiple Atribute Decision Making Dengan Metode Simple Additive Weighting Studi Kasus Pada Sma Islam Sultan Agung 1. 11(2), 69–78.
[14] Maulana,  F.,  &  Sari,  I.  Perancang  Sistem  Informasi  Inventaris  di  SMK  Negeri  7  Medan  Berbasis VB.NET.  JITA  (Journal  of  Information  Technology  and  Accounting),  5(1),  20-28.  Retrieved  from https://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JITA/article/view/709.
[15] Rajagukguk.,D,  &  Manalu,  M.  Perancangan  Sistem  Informasi  Peserta  Keluarga  Berencana  di Perwakilan BKKBN Sumatera Utara Berbasis Visual Basic (VB) Net. JITA (Journal of Information
Technology and Accounting), 5(1), 20-28. Retrieved from
https://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JITA/article/view/666.
[16] Sari,  I.,  &  Rahmi,  E.  (2022).  Analisa  Dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Retensi  Rekam  Medis Menggunakan  VB.Net  Pada  Rumah  Sakit  Umum  Sari  Mutiara  Lubuk  Pakam  .  JITA  (Journal  of
Information Technology and Accounting), 5(1), 20-28. Retrieved from
https://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JITA/article/view/749.