Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X

## Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemberian Beasiswa Berbasis TOPSIS (Studi Kasus Yayasan Pendidikan Al-Hikmah Bululawang Malang)
Danang Arbian, S.ST, M.Kom STMIK Asia Malang Email: danang.arbian@asia.ac.id
ABSTRAK. Sistem  Rekomendasi  pemberian  Beasiswa  Dengan  Metode  TOPSIS  Di  Yayasan  Pendidikan  Al-Hikmah Bululawang  Kabupaten  Malang  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  TOPSIS,  dalam  menentukan  penerima  beasiswa berdasarkan kriteria yang telah ditentukan serta merancang dan membangun sistem dalam membantu memberikan alternatif keputusan  dalam  penentuan  penerima  beasiswa  di  Yayasn  Pendidikan  Al-Hikmah  Bululawang  Kabupaten  Malang. Berdasarkan sumber data yang diperoleh, menggunakan data primer meliputi metode wawancara/interview dan pengamatan langsung/ observasi dan data sekunder diperoleh dengan studi pustaka yang relevan dengan masalah tersebut. Data beasiswa diolah kemudian dirangking berdasarkan nilai preferensi yang didapat dari perhitungan TOPSIS. Proses pemberian beasiswa berdasarkan  kriteria  berupa  nilai  rata-rata  semester,  nilai  estrakurikuler  wajib,  jumlah  pendapatan  orang  tua,    jumlah tanggungan, dan jarak rumah ke sekolah. Hasil penelitian ini adalah berupa sistem pendukung keputusan dalam menentukan siswa yang memperoleh beasiswa dengan menggunakan metode TOPSIS, dimana alternatif yang mempunyai nilai preferensi paling  besar  yang  akan  menduduki  peringkat  teratas.  Alternatif  tersebut  merupakan  alternatif  yang  disarankan  untuk menerima beasiswa

## Kata Kunci: Alternatif, Beasiswa, Sistem Pendukung Keputusan, Topsis

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  hak  azasi  manusia  yang  paling  mendasar  adalah  memperoleh  pendidikan  yang  layak  seperti tercantum dalam UUD 1945. Ketika seseorang memperoleh pendidikan yang baik, akan terbuka baginya untuk mendapatkan  kehidupan  yang  lebih  baik.  Menyadari  bahwa  pendidikan  sangat  penting,  negara  sangat mendukung  setiap  warga  negaranya  untuk  meraih  pendidikan  setinggi-tingginya.  Beberapa  di  antaranya melakukan program pendidikan gratis dan program beasiswa.
Beasiswa  dapat  dikatakan  sebagai  pembiayaan  yang  tidak  bersumber  dari  pendanaan  sendiri  atau  orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta, kedutaan, universitas, serta lembaga pendidik atau peneliti, atau juga dari kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat diberikan kesempatan untuk  meningkatkan  kapasitas  sumber  daya  manusianya  melalui  pendidikan.  Biaya  tersebut  diberikan  kepada yang  berhak  menerima,  terutama  berdasarkan  klasifikasi,  kualitas,  dan  kompetensi  si  penerima  beasiswa. (Gafur, Abdul, 2008).
Demikian halnya dengan Yayasan Pendidikan (YP.) Al-Hikmah Bululawang Kabupaten Malang sebagai lembaga pendidikan telah mengadakan program beasiswa yang bertujuan untuk meringankan beban siswa dalam menempuh masa studi belajar khususnya dalam masalah biaya. Oleh karena itu beasiswa harus diberikan kepada penerima yang layak dan pantas untuk mendapatkannya. Setiap tahun jumlah pendaftar beasiswa pada Yayasan Pendidikan (YP.) Al-Hikmah Bululawang semakin meningkat dan pihak penyelenggara harus melakukan proses seleksi  yang  masih  menggunakan  sistem  manual,  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama.  Untuk  itu diperlukan  suatu  sistem  rekomendasi  pemberian  beasiswa  bagi  siswa  kurang  mampu  yang  dapat  dilakukan dengan  memperhitungkan  segala  kriteria  yang  mendukung  pengambilan  keputusan  guna  membantu, mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan.
Algoritma  yang  dipakai  dalam  pengambilan  keputusan  seleksi  beasiswa  adalah Technique  For  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Algoritma ini dipilih karena algoritma TOPSIS merupakan suatu bentuk algoritma 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

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) diperkenalkan pertama kali oleh Michael S. Scoot Morton pada tahun 1970- an  dengan  istilah management  Dicision.SPK  dirancang  untuk  mendukung  seluruh  tahap  pengambilan
keputusan  mulai  dari  mengidentifikasi  masalah,  memilih  data  yang  relevan,  dan  menentukan  pendekatan  yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai  mengevaluasi pemilihan alternatif. (Poerwadarminta Hanif, 2004: 1)
SPK  dipergunakan  oleh  para  pengambil  keputusan  misalnya  dalam  memberikan  penilaian  kinerja karyawan  untuk  mengetahui  karyawan  berprestasi  agar  hasil/keputusan  yang  diambil  lebih  baik.  Sistem pendukung  keputusan  adalah  sekumpulan  prosedur  berbasis  model  untuk  data  pemrosesan  dan  penelian  guna membantu para manajer mengambil keputusan. Sistem pendukung keputusan merupakan suatu pendekatan untuk mendukung  pengambilan  keputusan.  SPK  mengunakan  data,  memberikan  antar  muka  pengguna  yang  mudah, dan dapat menggambungkan pemikiran pengambil keputusan.

## A. Ciri dan Karakteristik SPK
Selanjutnya  berapa ciri dan karakteristik dari sebuah sistem pendukung  keputusan  yang  membantu  kita dalam memahami definisi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang ideal yaitu:
1. SPK adalah sebuah sistem berbasis komputer dengan antar muka antara mesin, komputer dan pengguna.
2. SPK ditunjukan untuk membantu pembuatan keputusan dalam menyelesaikan suatu masalah dalam berbagai level manajemen dan bukan untuk mengganti posisi manusia sebagai pembuat keputusan.
3. SPK mampu memberikan alternative solusi bagi masalah demi atau tidak terstruktur baik bagi perseorangan atau kelompok dan dalam berbagai macam proses dan gaya pengambilan keputusan.
4. SPK menggunakan data, basis data dan analisa model-model keputusan.
5. SPK  bersifat  adaptif,  efektif, easy fleksibel to  use dan  SPK  menyediakan  akses  terhadap  berbagai  macam format dan tipe sumber data (data source).

## B. Tujuan dari SPK
Selanjutnya di dalam SPK terdapat tiga tujuan yang harus dicapai yaitu:
1. Membantu manajer dalam pembuatan keputusan untuk memecahkan masalah semi terstruktur.
2. Mendukung keputusan manajer, dan bukanya mengubah atau mengganti keputusan tersebut.
3. Meningkatkan efektifitas manajer dalam pembuatan keputusan dan bukannya peninggkatan efisiensi.
Ketiga tujuan ini berkaitan dengan tiga prinsip dasar dari konsep SPK yaitu struktur masalah, dukungan keputusan,  dan  efektifitas  keputusan.  Saat  ini  SPK  telah  menjadi  salah  satu  jenis  aplikasi  teknologi  informasi yang  mendominasi  perusahaan-perusahaan  modern  yang  ingin  meningkatkan  kualitas  manajemen  dalam menunjang  proses  pengambilan  keputusan. Tidak  sedikit  perusahaan-perusahaan  yang  memutusan  untuk melakukan  perubahan  besar-besaran  seperti  restruksasi, business  process  reengineering,  total  quality manajement,  change  management, dan  program-program  manajemen  perusahaan  lainya  untuk  memperbaiki kinerja perusahaan.
Teknologi informasi sebagai fasilitas penunjang dalam pengambilan keputusan dilihat dari sebagai salah satu  komponen  utama  yang  menjadikan  pedoman  dalam  pendefinisian  sistem  dan  prosedur  perusahaan  yang baru.  Karena  mencakup  masalah  yang  semi-terstruktur  ini,  maka  perpaduan  antara  komputer  dan  manusia menjadi  faktor  yang  menentukan.  Bagian  dari  masalah  yang  lebih  bersifat  terstruktur  dapat  ditanggani  dengan baik oleh aplikasi komponen yang dibangun menangani masalah tersebut, sementara bagian maslah yang bersifat terstruktur  ditangani  oleh  manusia  pembuat  keputusan.  Oleh  karena  itu,  SPK  memadukan  unsur  aplikasinya komputer dengan unsur kemanusiaan pengambilan keputusan.

## 2.2 Algoritma A. Definisi Algoritma
Terdapat beberapa definisi mengenai kata Algoritma:
1. Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis.
2. Algoritma adalah urutan logis pengambilan keputusan untuk pemecahan masalah masalah.
3. Algoritma  adalah  suatu  himpunan  hingga  dari  instruksi-intruksi  yang  secara  jelas  memperinci  langkah- langkah proses pelaksanaan, dalam pemecahan suatu masalah tertentu, atau suatu kelas masalah tertentu, dengan dituntut pula bahwa himpunan instruksi tersebut dapat dilaksanakan secara mekanik
Dalam  matematika  dan  komputasi,  algoritma  atau algritme merupakan  kumpulan  perintah  untuk menyelesaikan suatu masalah. Perintah-perintah ini dapat diterjemahkan secara bertahap dari awal hingga akhir. Masalah terebut dapat berupa apa saja, dengan catatan untuk setiap masalah, ada kriteria kondisi awal yang harus dipenuhi sebelum menjelaskan algoritma. Algoritma akan dapat selalu berakhir untuk semua kondisi awal yang memenuhi  kriteria,  dalam  hal  ini  berbeda  dengan  heuristik.  Algoritma  sering  mempunyai  langkah  penglangan (iterasi) atau memerlukan keputusan (logika Boolean dan perbandingan) sampai tugasnya selesai.
Desaign  dan  analis algoritma  adalah  suatu  cabang  khusus  dalam  ilmu  komputer  yang  mempelajari karakteristik  dan  performa  dari  suatu  algoritma  dalam  menyelesaikan  masalah,  terlepas  dari  implementasi algoritma tersebut. Dalam cabang disiplin ini algoritma dipelajari secara abstrak, terlepas dari sistem  komputer atau bahasa pemrograman yang digunakan.
Kompleksitas  dari  suatu  algoritma  merupakan  ukuran  seberapa  banyak  komputasi  yang  dibutuhkan  algoritma tersebut  untuk  menyelesaikan  masalah.  Secara  informal,  algoritma  yang  dapat  menyelesaikan  suatu permasalahan  dalam  waktu  yang  singkat  memiliki  kompleksitas  yang  rendah,  sementara  algoritma  yang membutuhkan waktu lama untuk menyelesaikan masalahnya mempunyai kompleksitas yang tinggi.

## B. Algoritma TOPSIS (Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution
Sumber kerumitan masalah keputusan bukan hanya karena faktor ketidakpastian atau ketidaksempurnaan informasi saja. Namun masih terdapat penyebab lainnya seperti faktor yang berpengaruh terhadap pilihan-pilihan yang  ada,  dengan  beragamnya  kriteria  pemilihan  dan  juga  nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria  merupakan suatu bentuk penyelesaian masalah yang sangat kompleks. Pada zaman sekarang ini, metode-metode pemecahan masalah  multikriteria  telah  digunakan  secara  luas  di  berbagai  bidang.  Setelah  menetapkan  tujuan  masalah, kriteria-kriteria yang menjadi tolak ukur serta alternatif-alternatif yang mungkin, para pembuat keputusan dapat menggunakan  satu  metode  atau  lebih  untuk  menyelesaikan  masalah  mereka.  Adapun  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  multikriteria  yaitu  metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
TOPSIS  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Yoon  dan  Hwang  pada  tahun  1981  untuk  digunakan  sebagai salah  satu  metode  dalam memecahkan  masalah  multikriteria  (Sachdeva,  2009).  TOPSIS  memberikan  sebuah solusi  dari  sejumlah  alternatif  yang  mungkin  dengan  cara  membandingkan  setiap  alternatif  dengan  alternatif terbaik  dan  alternatif  terburuk  yang  ada  diantara  alternatif-alternatif  masalah.  Metode  ini  menggunakan  jarak untuk  melakukan  perbandingan  tersebut.  TOPSIS  telah  digunakan  dalam  banyak  aplikasi  termasuk  keputusan investasi  keuangan, perbandingan performansi dari perusahaan, perbandingan performansi dalam suatu industri khusus, pemilihan sistem operasi, evaluasi pelanggan, dan perancangan robot.
TOPSIS mengasumsikan bahwa setiap kriteria akan dimaksimalkan ataupun diminimalkan. Maka dari itu nilai  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  dari  setiap  kriteria  ditentukan,  dan setiap  alternatif dipertimbangkan  dari  informasi  tersebut.  Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari  seluruh  nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. Namun, solusi ideal positif jarang dicapai ketika menyelesaikan masalah dalam kehidupan  nyata.  Maka  asumsi  dasar  dari  TOPSIS  adalah  ketika  solusi  ideal  positif  tidak  dapat  dicapai, pembuatkeputusan akan mencari solusi yang sedekat mungkin dengan  solusi ideal positif. TOPSIS memberikan solusi ideal positif yang relatif dan bukan solusi ideal positif yang absolut. Dalam metode TOPSIS klasik, nilai bobot  dari  setiap  kriteria  telah  diketahui  dengan  jelas.  Setiap  bobot  kriteria  ditentukan berdasarkan  tingkat kepentingannya menurut pengambil keputusan.
Yoon dan Hwang mengembangkan metode TOPSIS berdasarkan intuisi yaitu alternatif pilihan merupakan alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif dari sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean (Sachdeva,  2009).  Namun,  alternatif  yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif, tidak harus mempunyai jarak terbesar dari solusi ideal negatif. Maka  dari  itu, TOPSIS  mempertimbangkan  keduanya,  jarak  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terhadap solusi  ideal  negatif  secara  bersamaan.  Solusi  optimal  dalam  metode  TOPSIS  didapat  dengan  menentukan kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. TOPSIS akan merangking alternative berdasarkan prioritas  nilai  kedekatan  relatif  suatu  alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  Alternatif-alternatif  yang  telah dirangking  kemudian  dijadikan  sebagai  referensi  bagi  pengambil  keputusan  untuk  memilih  solusi  terbaik  yang diinginkan.
Metode  ini  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  secara  praktis.  Hal  ini disebabkan  konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan  memiliki  kemampuan mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan. Dengan  ide  dasarnya  adalah  bahwa  alternatif  yang dipilih  memiliki  jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan  memiliki  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif. Berikut ini adalah contoh sebuah matriks dengan alternatif dan kriteria.
(Persamaan 1) Dimana: D   = matriks
m   = alternatif n    = kriteria

## C. Prosedur TOPSIS
1. Normalisasi matriks keputusan
Setiap  elemen  pada  matriks D dinormalisasikan  untuk  mendapatkan  matriks  normalisasi R.  Setiap normalisasi dari nilai rij dapat dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut:
(Persamaan 2)
Untuk i = 1,2,3,…, m; j = 1,2,3,…, n

## 2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasikan
Diberikan  bobot  W  =  (w1,w2,…,wn),  sehingga  weighted  normalized  matrix  V  dapat  dihasilkan  sebagai berikut:
(Persamaan 3)
Untuk i = 1,2,3,…, m; j = 1,2,3,…, n
3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negative Solusi ideal positif dinotasikan dengan A+ dan solusi ideal negatife dinotasikan dengan A-, sebagi berikut:
Menentukan Solusi Ideal (+) & (-)
(Persamaan 4)
Dimana: vij =  elemen matriks V baris ke-i dan kolom ke- j J = {j=1,2,3,…,n dan j berhubung dengan benefit kriteria} J’ = {j=1,2,3,…,n dan j berhubung dengan cost kriteria}

## 4. Menghitung Separation Measure
Separation  measure ini  merupakan  pengukuran  jarak  dari  suatu  alternatif  ke  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal negatif. Perhitungan matematisnya adalah sebagai berikut:
Separation measure untuk solusi ideal positif
(Persamaan 5)
Separation measure untuk solusi ideal positif
(Persamaan 6)
5. Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif
Kedekatan relative dari alternatif A+ dengan solusi ideal A- direpresentasikan dengan:
(Persamaan 7)

## 6. Mengurutkan Pilihan
Alternatif  dapat  dirangking berdasarkan  urutan  Ci.  Maka  dari  itu,  alternatif  terbaik  adalah  salah  satu  yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.

## D. Beasiswa Yayasan Al Hikmah
Beasiswa  dapat  dikatakan  sebagai  pembiayaan  yang  tidak  bersumber  dari  pendanaan  sendiri  atau  orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta, kedutaan, universitas, serta lembaga pendidik atau peneliti, atau juga dari kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat diberikan kesempatan untuk  meningkatkan  kapasitas  sumber  daya  manusianya  melalui  pendidikan.  Biaya  tersebut  diberikan  kepada yang  berhak  menerima,  terutama  berdasarkan  klasifikasi,  kualitas,  dan  kompetensi  si  penerima  beasiswa. (Gafur, Abdul, 2008).
Demikian halnya dengan Yayasan Pendidikan (YP.) Al-Hikmah Bululawang Kabupaten Malang sebagai lembaga pendidikan telah mengadakan program beasiswa yang bertujuan untuk meringankan beban siswa dalam menempuh masa studi belajar khususnya dalam masalah biaya. Oleh karena itu beasiswa harus diberikan kepada penerima  yang  layak  dan  pantas  untuk  mendapatkannya.  Pemberian  beasiswa  kepada  siswa  di  Yayasan Pendidikan  Al-Hikmah  bululawang  merupakan  wujud  dari  partisipasi  masyarakat,  instansi,  pemerintah, perusahaan-perusahaaan swasta dalam ikut serta membangun bangsa khususnya dalam bidang pendidikan.
Setiap tahun jumlah pendaftar beasiswa pada Yayasan Pendidikan (YP.) Al-Hikmah Bululawang semakin meningkat  dan  pihak  penyelenggara  harus  melakukan  proses  seleksi  yang  masih menggunakan  sistem  manual, sehingga  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama.  Untuk  itu  diperlukan  suatu  sistem  rekomendasi  pemberian beasiswa  bagi  siswa  kurang  mampu  yang  dapat  dilakukan  dengan  memperhitungkan  segala  kriteria  yang mendukung  pengambilan  keputusan guna  membantu,  mempercepat  dan  mempermudah  proses  pengambilan keputusan.

## E. Persyaratan Beasiswa
Untuk dapat memperoleh beasiswa, pemohon harus memenuhi beberapa syarat yang telah ditentukan oleh pihak (YP.) Al-Hikmah. Adapaun syarat-syarat untuk mendapatkan beasiswa adalah:
1. Terdaftar sebagai siswa di Yayasan Pendidikan Al-Hikmah Bululawang
2. Kondisi orang tua kurang mampu
3. Tidak menerima beasiswa/tunjangan pendidikan lain
4. Aktif dalam kegiatan kesiswaan (ekstrakurikuler)
5. Berprestasi baik dibidang akademik maupun non akademik
6. Patuh pada peraturan yang ditetapkan oleh Yayasan Pendidikan Al-Hikmah Bululawang

## 3. METODE PENELITIAN

## A. Analisa Sistem
Secara umum sistem yang dibangun akan digunakan oleh 2 user yaitu ketua yayasan, dan administator web yaitu pegawai yang ditunjuk oleh ketua yayasan. Ketua yayasan hanya dapat melihat hasil akhir dari penilaian, sedangkan admin bertugas untuk menginputkan data dan mengolah data yang akan dihitung. Data-data tersebut di peroleh dari para guru  yang bersangkutan dan kesiswaan. Setiap  guru diwajibkan untuk selalu  setor nilai ke bagian admin, sedangkan kesiswaan wajib menyetorkan data siswa baru dalam setahun sekali.  Berikut ini blog diagram Sistem Rekomendasi Pemberian Beasiswa pada  gambar.1
Gambar 1. Blok Diagram Sistem Rekomendasi Beasiswa

## B. Analisa Kebutuhan Input dan Output
Dalam sistem ini, input yang digunakan adalah data siswa, data nilai siswa dan juga data kriteria. Dari data siswa akan di peroleh tiga  kriteria  yaitu jarak ke sekolah, jumlah  tanggungan orang tua,  dan jumlah pendaptan orang  tua  siswa.  Sedangkan  dari  data  nilai  akan  diperolah  dua  kriteria  yaitu  nilai  rata-rata  semester  dan  nilai estrakurikuler  wajib.Setelah  melakukan  proses  penginputan  dan  perhitungan  maka  akan  diperoleh  output  yang akan menjadi acuan atau rekomendasi bagi pihak pemberi beasiswa. Output yang dihasilkan dari sistem berupa daftar nama-nama siswa yang disertai dengan total nilai, dan Perangkingan

## C. Analisis Proses
Gambar 2 merupakan flowchart sistem rekomendasi beasiswa, dimana langkah pertama akan memulai sistem dengan  login  terlebih  dahulu,  lalu  langkah  kedua  memasukkan  data  pemohon  beasiswa  yang  terdiri  dari  :  data siswa, data nilai, jumlah tanggungan orang tua, jumlah penghasilan orang tua, dan jarak rumah siswa ke sekolah. Langkah ketiga adalah sistem akan melakukan perhitungan dari nilai kriteria dengan metode TOPSIS yang akan menghasilkan  keputusan.  Kemudian  akan  diketahui  hasil  total  nilai  dari  proses  perhitungannya.  Setiap  siswa akan mendapatkan perangkingan yang di mulai dari rangking 1 sampai ke n.

## Gambar 2. Flowchart Sistem Rekomendai Beasiswa

## D. Diagram Aliran Data
Diagram  Aliran  Data/Data  Flow  Diagram  (DFD)  adalah  sebuah  teknis  grafis  yang menggambarkan  aliran informasi  dan  transformasi  yang  diaplikasikan  pada  saat  data  bergerak  dari  input  menjadi  output,  yang  bisa dilihat pada Gambar 3.
info pemohon beasiswa lap_hsl_rekom_beasiswa info_data_siswa info_nilai_siswa data_nilai data_siswa data_pemohon hasil_rekomendasi_beasiswa bobot_prioritas data kriteria 0 Sistem Rekomendasi Beasiswa + Ketua Yayasan ADMIN

## Gambar 3. DFD Level 0 SR Beasiswa dengan Metode TOPSIS
DFD level 0 pada gambar 3 merepresentasikan seluruh elemen SPK Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan metode  TOPSIS  sebagai  sebuah  proses  dengan  data  input  adalah  data  pengguna  dan  output  adalah  data keputusan dalam bentuk laporan yang dinyatakan oleh anak panah yang masuk dan keluar.
.
data_pemo hon lap _hsl_rekom_beasiswa data p emohon data_kriteria bobot prioritas bobot prioritas info_nilai_siswa info_data_siswa hasil_rekomendasi_beasiswa bobot_prioritas data_siswa data siswa data_nilai data_nilai data_siswa data n ilai data kriteria data_pemo hon data_pemo hon data kriteria ADMIN Ketua Yayasan 4 input data kriteria + 3 input data pemohon + data_pemo hon data_kriteria data_nilai 2 data Nilai + 1 data_siswa + data_siswa 5 input bobot prioritas + bobot prioritas 6 sistem rekomendasi
+

## Gambar 4. DFD Level 1
DFD Level 1 pada gambar 4 memiliki enam proses yaitu proses Input data siswa, input data nilai, input data pemohon, input data kriteria, input bobot prioritas, dan proses rekomendasi yang berguna untuk pengelolaan data master, proses seleksi beasiswa yang menggambarkan langkah-langkah penyeleksian.

## Gambar 5. DFD Level 3 Proses 1 Perhitungan TOPSIS
DFD level 3 pada gambar 5 merupakan proses perhitungan dengan menggunakan metode TOPSIS. DFD level  ini  memiliki  7  proses  meliputi  pemilihan  alternatif  siswa,  normalisasi  matrik  keputusan,  pembobotan matrik,  menentukan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif,  menghitung separation  measure,  menghitung kedekatan  relatif  dengan  solusi  ideal  dan  mengurutkan  pilihan,  dimana  tiap  prosesnya  menggambarkan perhitungan  TOPSIS  terhadap  kriteria  dan  kandidat.  Dari  perhitungan  ini  barulah  akan  didapat  siapa  saja  yang memiliki nilai tertinggi.

## E. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram (ERD)  merupakan  hubungan  antar  tabel  di  dalam database.  Tabel  yang digunakan dalam sistem rekomendasi pemberian beasiswa ada 7 yaitu : table data induk, table nilai, table mata
data_pemo hon lap _hsl_rekom_beasiswa data p emohon data_kriteria bobot prioritas bobot prioritas info_nilai_siswa info_data_siswa hasil_rekomendasi_beasiswa bobot_prioritas data_siswa data siswa data_nilai data_nilai data_siswa data n ilai data kriteria data_pemo hon data_pemo hon data kriteria ADMIN Ketua Yayasan 4 input data kriteria + 3 input data pemohon + data_pemo hon data_kriteria data_nilai 2 data Nilai + 1 data_siswa + data_siswa 5 input bobot prioritas + bobot prioritas 6 sistem rekomendasi +

## Gambar 4. DFD Level 1
DFD Level 1 pada gambar 4 memiliki enam proses yaitu proses Input data siswa, input data nilai, input data pemohon, input data kriteria, input bobot prioritas, dan proses rekomendasi yang berguna untuk pengelolaan data master, proses seleksi beasiswa yang menggambarkan langkah-langkah penyeleksian.

## Gambar 5. DFD Level 3 Proses 1 Perhitungan TOPSIS
DFD level 3 pada gambar 5 merupakan proses perhitungan dengan menggunakan metode TOPSIS. DFD level  ini  memiliki  7  proses  meliputi  pemilihan  alternatif  siswa,  normalisasi  matrik  keputusan,  pembobotan matrik,  menentukan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif,  menghitung separation  measure,  menghitung kedekatan  relatif  dengan  solusi  ideal  dan  mengurutkan  pilihan,  dimana  tiap  prosesnya  menggambarkan perhitungan  TOPSIS  terhadap  kriteria  dan  kandidat.  Dari  perhitungan  ini  barulah  akan  didapat  siapa  saja  yang memiliki nilai tertinggi.

## E. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram (ERD)  merupakan  hubungan  antar  tabel  di  dalam database.  Tabel  yang digunakan dalam sistem rekomendasi pemberian beasiswa ada 7 yaitu : table data induk, table nilai, table mata
data_pemo hon lap _hsl_rekom_beasiswa data p emohon data_kriteria bobot prioritas bobot prioritas info_nilai_siswa info_data_siswa hasil_rekomendasi_beasiswa bobot_prioritas data_siswa data siswa data_nilai data_nilai data_siswa data n ilai data kriteria data_pemo hon data_pemo hon data kriteria ADMIN Ketua Yayasan 4 input data kriteria + 3 input data pemohon + data_pemo hon data_kriteria data_nilai 2 data Nilai + 1 data_siswa + data_siswa 5 input bobot prioritas + bobot prioritas 6 sistem rekomendasi +

## Gambar 4. DFD Level 1
DFD Level 1 pada gambar 4 memiliki enam proses yaitu proses Input data siswa, input data nilai, input data pemohon, input data kriteria, input bobot prioritas, dan proses rekomendasi yang berguna untuk pengelolaan data master, proses seleksi beasiswa yang menggambarkan langkah-langkah penyeleksian.

## Gambar 5. DFD Level 3 Proses 1 Perhitungan TOPSIS
DFD level 3 pada gambar 5 merupakan proses perhitungan dengan menggunakan metode TOPSIS. DFD level  ini  memiliki  7  proses  meliputi  pemilihan  alternatif  siswa,  normalisasi  matrik  keputusan,  pembobotan matrik,  menentukan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif,  menghitung separation  measure,  menghitung kedekatan  relatif  dengan  solusi  ideal  dan  mengurutkan  pilihan,  dimana  tiap  prosesnya  menggambarkan perhitungan  TOPSIS  terhadap  kriteria  dan  kandidat.  Dari  perhitungan  ini  barulah  akan  didapat  siapa  saja  yang memiliki nilai tertinggi.

## E. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram (ERD)  merupakan  hubungan  antar  tabel  di  dalam database.  Tabel  yang digunakan dalam sistem rekomendasi pemberian beasiswa ada 7 yaitu : table data induk, table nilai, table mata
pelajaran, table hasil, table kriteria, table Pemohon, dan table user. Berikut ini merupakan hubungan antar table seperti pada gambar 6.

## Gambar 6. Entity Relationship Diagram
Keterangan tabel  yang  digunakan  pada Entity  Relationship Diagram diatas ditunjukkan  pada  Tabel  1 sampaidengan Tabel 7.
Tabel 1. Tabel data_induk
Nama Jenis Data Keterangan NIS Varchar (10) Nomor induk siswa nama_siswa Varchar (30) Nama siswa tempat_lahir Varchar (30) Tempat Lahir Siswa tgl_lahir Varchar (10) Tanggal lahir siswa jk Char Jenis kelamin siswa Tingkat_kelas Varchar (10) Tingkat Kelas Siswa Kelas_pararel Varchar (10) Kelas Pararel Siswa Status_siswa Varchar (50) Pekerjaan ayah siswa Tahun_masuk Varchar (50) Nama ibu siswa Jarak_ke_sekolah integer Jarak Antara Rumah Ke Sekolah Alamat Varchar (60) Alamat Tempat Tinggal Orang Tua Nama_ayah Varchar (30) Nama Ayah Siswa Pekerjaan_a Varchar (30) Pekerjaan Ayah Siswa Nama_ibu Varchar (30) Nama Ibu Siswa Pekerjaan_i Varchar (30) Pekerjaan ibu siswa Jumlah_pen_0 Integer Pendapatan orang tua perbulan Jmlh_tang Integer Tanggungan anak orang tua siswa Tabel 2. Tabel tb_user Nama Jenis Data Keterangan Id_user Varchar (10) Nomer Urut User username Varchar (20) Nama pengguna nama Varchar (30) Nama Lengkap Pengguna password Varchar (20) password hak_akses Varchar (20) Hak akses ke sistem
Tabel 3. Tabel tb_matpel Nama Jenis Data Keterangan Kd_matpel Varchar (5) Kode mata pelajaran Nm_matpel Varchar (50) Nama mata pelajaran Tabel 4.Tabel tb_nilai Nama Jenis Data Keterangan Nis Varchar (10) Nomor induk siswa kd_matpel Varchar (5) Kode mata pelajaran Nilai integer Nilai siswa permata pelajaran Tabel 5. Tabel tb_pemohon Nama Jenis Data Keterangan kode Varchar (10) Kode alternatif nis Varchar(10) Nomer Induk Siswa C1 integer Kriteria ke-1 C2 Integer Kriteria ke-2 C3 Integer Kriteria ke-3 C4 Integer Kriteria ke-4 C5 Integer Kriteria ke-5 Tabel 6. Tabel tb_kriteria Nama Jenis Data Keterangan kode Varchar (10) Kode Kriteria nama_kriteria Varchar (40) Nama Kriteria atribut Varchar (20) Atribut: Cost/Benefit bobot Integer Nilai bobot prioritas Tabel 7. Tabel tb_hasil Nama Jenis Data Keterangan Rangking Integer Rangking yang diperoleh dari perhitungan nis Varchar (10) Nomer Induk Siswa Nama Varchar (30) Nama siswa kelas Varchar (10) Kelas siswa Total_nilai Float Total nilai setelah proses perhitungan

## 4. PEMBAHASAN
Seperti yang dijelaskan di perancangan bahwa Secara umum sistem yang dibangun akan digunakan oleh 2 user  yaitu kesiswaan atau  ketua Yayasan Pendidikan  Al-Hikmah Bululawang dan administrator  yaitu pengurus yang ditunjuk oleh ketua  yayasan. Ketua  yayasan hanya dapat  melihat  hasil akhir dari perhitungan. Sedangkan admin  bertugas  untuk  menginputkan  dan  mengolah  data  yang  akan  dihitung.  Tugas  kesiswaan  ialah menyerahkan  data  siswa  ke  bagian  admin  dan  guru  yang  bersangkutan  diwajibkan  mengumpulkan  nilai  siswa. Dalam  sistem  rekomendasi  pemberian  beasiswa  ini,  user  harus  melakukan  proses  login  terlebih  dahulu  untuk bisa  masuk  atau  mengakses  program  Sistem  rekomendasi  pemberian  beasiswa.  Tampilan  halaman  admin digambarkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Halaman Admin A. Menu Home
Pada  halaman home ini,  hanya  menampilkan  logo  Yayasan  Pendidikan (YP.)  Al-Hikmah  Bululawang Kabupaten Malang dan nama sistem.
B. Menu Data
Pada menu data terdapat 3 sub menu antara lain sub menu data induk siswa, sub menu data nilai raport, dan sub menu data pemohon
1) Sub Menu Data Induk Siswa
Pada  halaman  sub  menu  Data  Induk  Siswa  ini,  admin  dapat  melakukan maintenance data,  baik berupa  penambahan,  pengeditan,  dan  penghapusan  data  yang  berhubungan  dengan  Data  Induk Siswa.  Sub  menu  data  induk  siswa  dilihat  pada  Gambar  8,  sedangkan  untuk  query  tambah  dan update data ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 8. Sub Menu Data Induk Siswa
Gambar 9. Query tambah dan Update Data
2) Sub Menu Data Nilai Raport
Pada  sub  menu  data  nilai  raport  ini,  admin  dapat  melakukan maintenance data,  baik  berupa penambahan  data,  pengeditan,  dan  juga  penghapusan  data.  Pada    query  tambah,  pencarian  nis berdasarkan apa yang telah ada pada sub menu data induk siswa yang digambarkan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Sub Menu Data Nilai Siswa
3) Sub Menu Data Pemohon Beasiswa
Pada  sub  menu  pemohon  beasiswa,  admin  dapat  melakukan  maintance  data  berupa  tambah  dan hapus data, seperti yang dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 11. Sub Menu Pemohon Beasiswa

## C. Menu Perhitungan
1) Sub Menu Bobot Kriteria
Pada  sub  menu  bobot  kriteria,  admin  dapat  melakukan  maintance  data  berupa  edit  data. Berikut tampilan menu kriteria seperti pada Gambar 12. Dan tampilan untuk ubah nilai bobot ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar 12. Sub Menu Kriteria
Gambar 13. Ubah Nilai Bobot

## 2) Sub Menu Alternatif
Pada  sub  menu  Alternatif,  admin  hanya  dapat  melakukan  maintance  data  berupa  melihat hasil dari nilai komposisi pembobotan pada setiap kriteria dari data pemohon. Berikut tampilan
sub menu alternatif seperti pada Gambar 14.

## Gambar 14. Sub Menu Alternatif

## 3) Sub Menu Perhitungan Topsis
Pada sub menu perhitungan topsis ini terdapat beberapa langkah-langkah yang dikerjakan oleh sistem hingga menghasilkan sebuah rekomendasi keputusan. Berikut ini beberapa gambar perhitungan topsis:
Gambar 15. Matrik Ternormalisasi
Gambar 16. Matrik Ternormalisasi Terbobot
Gambar 17. Solusi Ideal Positif dan Ideal Negatif

## Gambar 18. Menghitung Speration Measure
Gambar 19. Menghitung Kedekatan Relatif

## 5. HASIL PENGUJIAN
Hasil pengujian ini menggunakan data unit MTs Al-Hikmah bululawang. Data siswa penerima beasiswa ini    diperoleh  dari  bagian  tata  usaha  Yayasan.  Kuota  maksimal  yang  berhak  menerima  beasiswa  dari  Yayasan Pendidikan Al-hikmah Bululawang untuk unit MTs Al-Hikmah adalah sebanyak 50 orang yang dijabarkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Dataset NO NIS NAMA SISWA KELAS 01 12123507001613-3034 Ayu Ambarwati 9A 02 12123507001613-3054 Umi Latifah 9A 03 12123507001613-3036 Azza Alvidia A'yunin 9B 04 12123507001613-3043 Indah Indriani 9A
05 12123507001613-3047 Miftahul Khoiriyah 9B 06 12123507001613-3051 Silviana Dwi Yanti 9C 07 12123507001613-3079 Nur Cholisa 9C 08 12123507001613-3052 Sinta Dwi Utari 9C 09 12123507001613-3067 Hasan Bisri 9B 10 12123507001613-3068 Ika Nailus Faidah 9A 11 12123507001613-3080 Nurotuz Zakiyah 9A 12 12123507001613-3092 Gunawan 9C 13 12123507001613-3093 Hikmatul Ilmiyah 9C 14 12123507001613-3094 Indah Winarsih 9C 15 12123507001613-3097 M. Imdad Ainun Niam 9C 16 12123507001613-3107 Sinta Nurul Hidayah 9A 17 12123507001613-3124 Intan Nur Aini W 8A 18 12123507001613-3127 Laila Nafisatul Fitria 8A 19 12123507001613-3128 Lailatul Maf'ula 8A 20 12123507001613-3135 Muhammad Nur Chamim 8A 21 12123507001613-3137 Nur Yasin 8A 22 12123507001613-3138 Putri Aprilia Faradila 8A 23 12123507001613-3143 Wardatun Nafisah 8A 24 12123507001613-3152 Aliyah Firnanda 8B 25 12123507001613-3156 Fitria Indah Sari 8B 26 12123507001613-3158 Kamilatun Ni'mah 8B 27 12123507001613-3161 Lutfiana 8B 28 12123507001613-3176 Wilda Afisma 8B 29 12123507001613-3181 Ahmad Rozikin 8C 30 12123507001613-3195 Miftakhul Jannah 8C 31 12123507001613-3197 Nila Alfi Rosyidah 8C 32 12123507001613-3205 Widya Arum Sari 8C 33 12123507001613-3208 Adelia Irma Yuwandira 8C 34 12123507001613-3210 Maulidia Fajrin 8B 35 12123507001613-3212 Muhammad Ridwan 8A 36 12123507001613-3213 Ismi Endah S. 8B 37 12123507001613-3311 M. Wahyu Saputro 7A 38 12123507001613-3314 Moch. Rizal Pratama 7A 39 12123507001613-3321 Puspa Miftachur R. 7A 40 12123507001613-3322 Rizal Yusuf Sahroni 7A 41 12123507001613-3324 Siti Mariyam 7A 42 12123507001613-3328 Anggita Putri 7B 43 12123507001613-3332 Elsa Ovitasari 7B 44 12123507001613-3335 Futiatul Fitria 7B 45 12123507001613-3339 Laila Nur Fitria 7B 46 12123507001613-3341 Miftahul Ihsan 7B 47 12123507001613-3345 Muhammad Izzul Haq 7B
48 12123507001613-3347 Nabilatus Sholiha 7B 49 12123507001613-3371 Muhammad Halim 7C 50 12123507001613-3373 Muhammad Sahrul Mufid 7C
Pengujian ini dilakukan sebanyak 12 kali dengan data yang sama dan hanya merubah bobot prioritasnya saja sehingga diperoleh persentasi ke keberhasilan yang sesuai harapan. Pada pengujian ini dibagi menjadi 2 sesi. sesi  yang  pertama  dimulai  dari  pengujian  1  sampai  dengan  6  dengan  menggunakan  5  kriteria  dan  untuk  sesi kedua dimulai dari pengujian 7 sampai dengan 12 dengan menggunakan 4 kriteria atau kriteria jarak ke sekolah tidak  digunakan.  Pembobotan  dari  masing-masing  Kriteria  sebenarnya  telah  ditetapkan  oleh  pihak  Yayasan Pendidikan  Al-Hikmah  Bululawang  Kabupatan  Malang  dengan  memberikan  penjabaran  kepentingan  yang  di wakili dengan angka 1 sampai dengan 9 dimana Kriteria yang paling penting adalah nilai rata-rata semester dan juga pendapatan orang tua siswa.
Dari percobaan-percobaan di atas maka dapat diambil keputusan atau hasil akhir dari pengujian tersebut. Hasil  pengujian  ini  berupa  akurasi  keberhasilan  sistem  yang  dibangun  dengan  keputusan  yang  sesungguhnya sehingga  akan  memberikan  solusi  atau  rekomendasi  terbaik.  Berikut  ini  hasil pengujian  dari  program  sistem rekomendasi  pemberian  beasiswa  kurang  mampu  di  Yayasan  Pendidikan  Al-Hikmah  Bululawang  Kabupaten Malang  dengan  algoritma  TOPSIS.  Pengujian  ini  hanya  diambil  dari  Rangkingan  1  sampai  Rangking  50  saja, karena data yang menerima beasiswa di Yayasan Al-Hikmah untuk unit MTs adalah sebanyak 50 siswa. Adapun hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 9.

## Tabel 9 Hasil Pengujian Keseluruhan
No Sesi Pengujian Keterangan Pengujian Hasil Pengujian Persenatase keberhasilan Akurat Tidak 1 Sesi 1 Pengujian pertama 35 15 70% 2 Pengujian kedua 37 13 74% 3 Pengujian ketiga 35 15 70% 4 Pengujian Keempat 38 12 76% 5 Pengujian kelima 37 13 74% 6 Pengujian keenam 41 9 82% 7 Sesi 2 Pengujian ketujuh 37 13 74% 8 Pengujian kedelapan 36 14 72% 9 Pengujian kesembilan 37 13 74% 10 Pengujian Kesepuluh 39 11 78% 11 Pengujian kesebelas 37 13 74% 12 Pengujian keduabelas 38 12 76%

## 6. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan, penelitian dan pengujian, maka dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Hasil  pengujian pengolahan  data  menggunakan  algoritma  TOPSIS, dengan  pengujian menggunakan  data-data  siswa  Yayasan  Pendidikan  Al-Hikmah  Unit  MTs  sebanyak  99  siswa  di semua kelas yang berbeda, menghasilkan rekomendasi yang maksimal.
2. Presentasi  keberhasilan 82%  dari  12  kali  pengujian  dengan  bobot  prioritas  yang  berbeda-beda setiap kali pengujian untuk masing-masing kriteria.
3. Dari  hasil  pengujian  tersebut  Sistem  yang  dibagun  ini  dapat  melakukan  perankingan  dengan sempurna karena berdasarkan total nilai yang telah di hitung dengan algoritma TOPSIS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gafur, Abdul. 2008. Cara Mudah Mendapatkan Beasiswa. Jakarta. Penebar Plus Daihani.
[2] Poerwadarminta, Hanif. 2004.Sistem Pendukung Keputusan.Jakarta.
[3] Sachdeva,  A. 2009. Multi-Factor Mode  Critically  Analysis  Using  TOPSIS. International  Journal  of Industrial Enineering.