## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Berprestasi
Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu
Andi Ernawati
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Sumatera Utara, Indonesia Email: aernawati296@gmail.com Email Penulis Korespondensi: * aernawati296@gmail.com
Abstrak − Dalam  penanganan  data  beasiswa  mahasiswa  berprestasi  pemerintah  Kabupaten  Labuhanbatu  pada umumnya  masih menggunakan  pencatatan  manual  yaitu  dengan  menggunakan  buku  besar  dan  tidak  adanya  komputerisasi  dalam  menentukan penerimaan beasiswa mahasiswa berprestasi sehingga banyak terjadi kesalahan-kesalahan dalam menentukanya.
Permasalahan  yang  di  hadapi  banyaknya  penerima  beasiswa  mahasiswa  berprestasi  yang  kurang  tepat  sehingga  yang  layak menerima tidak menerima dan yang tidak layak menerima menjadi menerima beasiswa.
Masalah ini terjadi karena sulitnya dalam melaksanakan seleksi penerima beasiswa dikarenakan banyaknya yang mengajukan dan banyaknya kreteria yang sama dalam menerima beasiswa. Sehingga kesalaha-kesalahan itu sering terjadi Untuk mangajukan permohonan beasiswa di Kantor Kesejahteraan Rakyat di pemerintah Kabupaten Labuhanbatu mahasiswa harus mengisi formulir yang berisikan data dari mahasiswa tersebut, seperti Nilai Indeks Prestasi (IPK), penghasilan Orang Tua, Jumlah Saudara Kandung, Jumlah Tanggungan Orang Tua. Proses perangkingan dalam penerimaan beasiswa dengan menggunakan Metode Entropy dalam memberikan pembobotan pada kriteria secara objektif dan Metode ARAS yaitu metode yang cocok dalam menentukan pehitungan bobot  berdasakan  kreteria  yang  sudah  ditentukan  dan  melakukan  perengkingan  dari  sekumpulan  data  alternatif  yang  saling bertendangan. Sehingga dapat mengurangi kesalahan-kesalahan yang di hadapi selama ini.
Kata Kunci : Beasiswa; Labuhanbatu; Kesra; SPK; Entropy dan ARAS
Abstract – In handling scholarship data for outstanding students, the Labuhanbatu Regency government in general still uses manual recording,  namely  by  using  a  ledger  and there  is  no  computerization  in determining  the  receipt of  scholarships  for outstanding students, so there are many mistakes in determining it.
The problem faced by the many recipients of scholarships for outstanding students who are not appropriate so that those who deserve to receive do not receive and those who do not deserve to receive scholarships. This problem occurs because of the difficulty in implementing the selection of scholarship recipients due to the large number of applicants and the number of the same criteria in receiving scholarships. So that mistakes often occur To apply for a scholarship at the People's Welfare Office in the Labuhanbatu Regency government, students must fill out a form containing data from the student, such as Grade Point Average (GPA), Parents' income,  Number  of  Siblings,  Number  of  Dependent  Parents.  The  ranking  process  in  receiving  scholarships  uses  the  Entropy Method  in  giving  weighting  to  the  criteria  objectively  and  the  ARAS  Method,  which  is  a  suitable  method  in  determining  the calculation of weights based on predetermined criteria and ranking from a set of alternative data that kick each other. So that it can reduce the errors that have been faced so far..
Keywords : Scholarships, Labuhanbatu, Welfare, SPK, Entropy and ARAS

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  Decision  Support  System  (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.  Dalam  penelitian  sistem  pendukung  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  mahasiswa  berprestasi  dengan meggunakan metode Entropy dan Additive Ratio Assessment (ARAS). Saat ini perkembangan teknologi di bidang informasi telah berkembang dengan cepat. Salah satu wujud teknologi pendukung sistem informasi ialah komputer. Komputer menjadi media yang penting dalam pemrosesan data menjadi informasi yang siap untuk digunakan.[1] Di  setiap  lembaga  pendidikan  khususnya  Perguruan  Tinggi  banyak  sekali  beasiswa  yang  ditujukan  kepada mahasiswa/i, baik yang lulus masuk Perguruan Tinggi Negeri, Mahasiswa berprestasi maupun yang kurang mampu. Beasiswa ditujukan untuk membantu meringankan beban biaya perkuliahan bagi mahasiswa/i yang mendapatkannya. Untuk  memperoleh  beasiswa  tersebut  tentunya  harus  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  instansi lembaga yang akan memberikan beasiswa, seperti Nilai IPK (Indek Prestasi Kumulatif) di atas 3.1 bagi mahasiswa berprestasi  sedangkan  bagi  mahasiswa  kurang  mampu  berdasarkan  pendapatan  orang  tua  dan  jumlah  tanggungan orang tua.
Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu pada tahun 2019 meluncurkan beasiswa sebesar 774 bagi mahasiswa yang lulus di Perguruan Tinggi Negeri dan 1900 mahasiswa berprestasi.[2]
Kendala-kendala yang dihadapi dilapangan adalah terlalu sulit dalam pengambilan keputusan dikarenakan selama ini pendataan  dan  pengambilan  keputusan  dengan  cara  manual  yaitu  mahasiswa  harus  hadir  kekantor  Kesejahteraan Rakyat  (Kesra)  Kabupaten  Labuhanbatu  dengan  begitu  banyaknya  mahasiswa  bekumpul  akan  berpengaruh  pada kinerja para panitia belom lagi dalam penentuan Kriteria yang mendapat beasiswa dengan melihat satu persatu pasti sangat lambat dan tidak akurat.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Dengan demikan peneliti akan membuat sebuah Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Beasiswa Berprestasi pada Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu yang akan membantu pemerintah dalam penentuan beasiswa mengunakan Metode Entropy dan Additive Ratio Assessment (ARAS) berdasarkan Indeks Prestasi Kumulatip (IPK), pendapatan orang tua dan jumlah tanggungan orang tua. Sistem yang dibangun akan menjadi solusi dalam penyelesain masalah yang dihadapi saat ini, karena sistem Online para mahasiswa tidak harus datang kekantor Kesra karena semua berkas dan pesyaratan untuk beasiswa hanya di upload, dan panitia hanya memperifikasi data yang masuk. Beasiswa yaitu pemberian  berupa  bantuan  keuangan  yang  diberikan  kepada  perorangan  yang  bertujuan  untuk  digunakan  demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat diberikan oleh lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan. Pemberian beasiswa dapat dikategorikan pada pemberian cuma-cuma ataupun pemberian dengan ikatan kerja (biasa disebut ikatan dinas) setelah selesainya pendidikan.
Entropy  adalah  nilai  informasi  yang  menyatakan  ukuran  ketidakpastian  (impurity)  dari  attribut  dari  suatu kumpulan obyek data dalam satuan bit. Metode entropy dapat diguanakan untuk menentukan nilai suatu bobot, pada kriteria dengan variasi nilai tertinggi akan mendapatkan bobot tertinggi. [3]
Additive Ratio Assessment (ARAS) adalah sebuah metode yang digunakan untuk perangkingan kriteria secara konsep, metode Additive Ratio Assessment (ARAS) ini, dapat di gunakan dengan metode lain yang menggunakan konsep perangkingan seperti SAW atau TOPSIS, dimana proses penentuan rangking harus di olah kembali dengan menggunakan metode ARAS sehingga hasil rangkin dengan metode SAW dan metode SAW+ARAS bisa berberda hasilnya[1]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1.Algoritma
Algoritma  adalah  urutan  langkah-langkah  logis  penyelesaian  masalah  yang  disusun  secara  sistematis  dan  logis”.  Kata Logis adalah kunci dari algoritma. Langkah-langkah didalam algoritma wajib/harus logis dan dapat ditentukan nilanya benar dan salah. Dalam beberapa konteks algoritma adalah urutan langkah-langkah yang spesifikasi dalam melaksanakan pekeraan tertentu..[4]
Algoritma  adalah  langkah  -  langkah  dalam  menyelesaikan  masalah,  sedangkan  program  adalah  realisasi  dari algoritma  dalam  bahasa  pemrograman.  Program  ditulis  dalam  bahasa  pemrograman  dan  kegiatan  membuat  program disebut  pemrograman  (programming).  Orang/user  yang  menulis  coding/program  disebut  pemrogram  (programmer). Setiap  langkah  Pada    program  disebut  instruksi.  Instruksi  yang  menjadi  penghubung  dari  kode  dan  sistem  ini  yang bertanggung jawab untuk memberikam informasi yang tepat untuk dieksekusi.
Menurut para ahli defenisi algoritma adalah yaitu:[5]

## 2.2 Entropy
Entropy adalah nilai informasi yang menyatakan ukuran ketidakpastian (impurity) dari attribut dari suatu kumpulan obyek data dalam satuan bit. Metode entropy dapat diguanakan untuk menentukan nilai suatu bobot, pada kriteria dengan variasi nilai tertinggi akan mendapatkan bobot tertinggi. [3]
Entropy adalah  salah  satu besaran termodinamika  yang  mengukur energi dalam  sistem per satuan temperatur yang  tak  dapat  digunakan  untuk  melakukan  usaha.  Penjelasan  secara  umum  dari  entropy  adalah  (menurut  hukum termodinamika),  entropy  dari  sebuah  sistem  tertutup  selalu  naik  dan  pada  kondisi  transfer  panas,  energi  panas berpindah dari komponen yang bersuhu lebih tinggi ke komponen yang bersuhu lebih rendah. [7]

## 2.3. Additive Ratio Assessment (ARAS)
Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  perangkingan  kriteria  secara konsep, metode Additive Ratio Assessment (ARAS) ini, dapat di gunakan dengan metode lain yang menggunakan konsep perangkingan seperti SAW atau TOPSIS, dimana proses penentuan rangking harus di olah kembali dengan menggunakan metode ARAS sehingga hasil rangkin dengan metode SAW dan metode SAW+ARAS bisa berberda hasilnya[1]
Additive Ratio Assessment (ARAS) adalah sebuah metode yang digunakan untuk perangkingan kriteria secara konsep metode ARAS ini di gunakan dengan metode lain yang menggunakan konsep perangkingan seperti SAW atau TOPSIS,  dimana  proses  penentuan  rangking  harus  di  olah  kembali  dengan  menggunakan  metode  ARAS  sehingga hasil  rangkin  dengan  metode  SAW  dan  metode  SAW+ARAS  bisa  berberda  hasilnya.  Berikut  merupakan  langah- langkah perhitungan dengan menggunakan metode ARAS [3]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Penerapan Metode
Sebagai  langkah  awal  yang  dilakukan  agar  dapat  mengetahui  gambaran  permasalahan  adalah  dengan  melakukan analisis  permasalahan.  Dengan  melakukan  analisis  permasalahan  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  yang  sesuai

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
dengan permasalahan yang ada. Permasalahan yang sering dialami oleh Bagian Kesejahteraan Rakyat adalah Dimana proses  penerima  beasiswa  mahasiswa  dan  mahasiswi  berprestasi  Di  kantor  Kesejahteraan  Rakyat  ini  dikhususkan untuk mahasiswa dan mahasiswi asal labuhanbatu Dan pada bagian penyeleksi mahasiswa dan mahasiswi yang layak mendapatkan kesempatan dalam  menerima beasiswa dari kantor Kesejahteraan Rakyat membutuhkan ketelitian dan waktu, dimana data mahasiswa dan mahasiswi dibandingkan dengan kriteria yang sudah ditentukan. Adapun kriteria yang ditentukan agar bisa mengikuti proses penerima beasiswa mahasiswa dan mahasiswi adalah Nilai Indek Prestasi, Penghasilan Orang tua perbulan, jumlah tanggungan/keluarga dan Semester dari kriteria tersebut dilakukan penilaian dan diseleksi dengan cara manual yang mampu mengakibatkan data tidak efektif dan proses kerja menjadi tidak efesien. Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  diterapkan  sistem  pendukung  keputusan  menentukan  penerimaan  beasiswa mahasiswa  dan  mahasiswi  dengan  menerap  metode  Entropy  Dan  Aras.maka  dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  diharapkan  dapat  membantu  pihak  kantor  Kesejahteraan  Rakyat  dalam  mengatasi  penentuan  biasiswa sehingga dapat mengurangi kesalahan.

## 3.2 Data Alternatif
Dalam penelitian ini digunakan beberapa data alternatif untuk menjadi sampel dalam Penentuan Penerima Beasiswa Mahasiswa berprestasi di Kabupaten Labuhanbatu dengan menggunakan metode entropy dan Aras . Data Alternatif yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada table di bawah ini.
Tabel 1. Alternatif untuk setiap kriteria No  Nama Mahasiswa  Semester  Nilai  Jumlah Tanggungan   Penghasilan Orang tua 1 Nurmayana 7 60 2 Rp. 1.800.000,- 2 Restu Riadi 7 70 3 Rp. 3.000.000,- 3 Nur Hakim 7 73 3 Rp. 2.500.000,- 4 Bayu Perdana 5 80 5 Rp. 1.600.000,- 5 Yusuf Satriawan 5 90 4 Rp. 1.800.000,- 6 Dini Wulansari 3 54 1 Rp. 3.500.000- 7 Siddiq Amin 3 99 3 Rp. 2.000.000,- 8 Juliani 3 65 2 Rp. 3.200.000,- 9 Salman Alfarizi 3 78 3 Rp. 3.400.000,- 10 Abdul Hafidz 3 88 6 Rp. 1.800.000,- Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan C1 Semester C2 Nilai IP C3 Jumlah Tanggungan C4
Penghasilan Orang Tua
Dari data kriteria tabel di atas  dapat diproses Ranking dalam Kecocokan setiap kriteria, nilai 25 sampai 100, yaitu seperti tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Rangking Kecocokan Kriteria Nilai Variabel 25 Buruk 50 Cukup 75 Baik 100 Sangat Baik
Setelah dapat menentukan rangking dari kecocokan setiap kriteria maka dapat ditentukan bobot dari kriteria  yang ada yaitu sebagai berikut:
1. Semester
Tabel 4. Semester Semester Variabel Nilai 1 -2 Kurang 25 3 – 4 Cukup 50 5 - 6 Baik 75 7- 8 Sangat Baik 100

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2. Nilai IP
Tabel 5. Bobot Nilai IP Nilai IP Variabel Nilai >3.01 Sangat Baik 100 293-3.00 Baik 75 2,50-2.92 Cukup 50 <2,50 Kurang 25
3. Jumlah Tanggungan Tabel 6. Jumlah Tanggungan Jumlah Tanggungan Variabel Nilai 1 Kurang 25 2 Cukup 50 3 Baik 75 4 sampai 5 Sangat Baik 100

## 4. Penghasilan Orang Tua
Tabel 7. Penghasilan Orang Tua Penghasilan Orang tua Variabel Nilai <1,800.000 Sangat Baik 100 1,850,000-2,500.000 Baik 75 2.550.000-3000.000 Cukup 50 >3.050.000 Kurang 25

## 3.3. Penerapan Entropy dalam menentukan penerimaan Beasiswa Kesejahteraan Rakyat
Data alternatif  yang  sudah dibuat sebelumnya, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan penentuan rating  kecocokan dari data alternatif setiap kriteria seperti tabel 8 dibawah ini. Data rating pada tabel 8 tersebut merupakan data yang telah di bobotkan yang terdapat pada tabel 8.
Tabel 8. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif terhadap Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 75 60 50 100 A2 75 70 75 50 A3 100 73 75 50 A4 100 80 25 25 A5 50 90 100 75 A6 75 54 50 100 A7 75 99 75 50 A8 100 65 75 50 A9 100 78 25 25 A10 50 88 100 75
Nilai dari alternatif di setiap kriteria dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 9. Nilai Alternatif dari Setiap Kriteria Alternatif Kriteria Keterangan C1 C2 C3 C4 A1 100 75 50 100 Berhak A2 50 75 75 50 Tidak Berhak A3 25 100 75 50 Tidak Berhak A4 25 100 25 25 Tidak Berhak A5 75 50 100 75 Berhak

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
A6 54 75 50 100 Tidak Berhak A7 99 75 75 50 Berhak A8 65 100 75 50 Tidak Berhak A9 78 100 25 25 Berhak A10 88 50 100 75 Berhak Max 100 100 100 25 Berhak W 5 3 1 1
Dalam penerapan metode Entropy ada beberapa tahap yaitu: a. Menentukan entropy awal atau output Diketahui: Jumlah Instance Total = 10 Jumlah Instance Berhak = 6 Jumlah Instance Tidak Berhak =4 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(S) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 6 10 𝑙𝑜𝑔 2 6 10 − 4 10 𝑙𝑜𝑔 2 4 10 = 0,6 𝑙𝑜𝑔 2 (0,6) − 0,4 𝑙𝑜𝑔 2 (0,4) = 0,6 (−1) − 0,4(−1) = 0,6 + 0,4
= 1
b. Hitung Entropy dan Information Gain tiap atribut untuk menentukan node awal 1. Atribut semester (C1)
Tabel 10. Atribut Semester (C1) Atribut Satus Berhak Tidak Berhak 100 1 >=75 4 >=50 3 25 2 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(100) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 = 1 1 𝑙𝑜𝑔 2 1 1 − 0 1 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 = 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0)
= 1 (−1) − 0(−0) = 1 + 0 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 75) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 4 4 𝑙𝑜𝑔 2 4 4 − 0 4 𝑙𝑜𝑔 2 0 4 = 4 𝑙𝑜𝑔 2 (4) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) = 0,4 (−1) − 0(−1)
= 0,4 + 0 = 0,4 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 50) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 0 3 𝑙𝑜𝑔 2 0 3 − 3 3 𝑙𝑜𝑔 2 3 3 = 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) − 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) = 0 (−1) − 1(−1)
= 0 + 1 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(25) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 0 2 𝑙𝑜𝑔 2 0 2 − 2 2 𝑙𝑜𝑔 2 2 2 = 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) − 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) = 0 (−1) − 1(−1) = 0 + 1 = 1 Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ (𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝐴) |𝑠𝑣| |𝑠𝑣| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑣)) 𝑣𝑒
= 1 1 10 𝑥1 − 4 10 𝑥0,4 − 3 10 𝑥1 − 2 10 𝑥1

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
= 0 2. Atribut Nilai (C2) Tabel 11. Nilai (C2) Atribut Satus Berhak Tidak Berhak 100 1 4 >=75 2 2 >=50 1
25
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(100) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 1 5 𝑙𝑜𝑔 2 1 5 − 4 5 𝑙𝑜𝑔 2 4 5 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0,4 𝑙𝑜𝑔 2 (0,4)
= 0,1 (−1) − 0,8(−1) = 0,1 + 0,8 = 0,9 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 75) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 2 4 𝑙𝑜𝑔 2 2 4 − 2 4 𝑙𝑜𝑔 2 2 4 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5)
= 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0,5 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 50) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 1 1 𝑙𝑜𝑔 2 1 1 − 0 1 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 = 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0)
= 1 (−1) − 0(−1) = 1 + 0
= 1
Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ (𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝐴) |𝑠𝑣| |𝑠𝑣| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑣)) 𝑣𝑒 = 1 5 10 𝑥0.9 − 4 10 𝑥1 − 1 10 𝑥1
= 1 − 0.45 − 0.4 − 0.1
= 0.05

## 3. Atribut Jumlah Tanggungan (C3)
Tabel 12. Atribut Jumlah Tanggungan (C3) Atribut Satus Berhak Tidak Berhak 100 2 >=75 1 3 >=50 1 1 25 1 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(100) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 2 2 𝑙𝑜𝑔 2 2 2 − 0 2 𝑙𝑜𝑔 2 0 2 = 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) = 1 (−1) − 0(−1)
= 1 + 0
= 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 75) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 1 4 𝑙𝑜𝑔 2 1 4 − 3 4 𝑙𝑜𝑔 2 3 4 = 0,25 𝑙𝑜𝑔 2 (0,25) − 0,75 𝑙𝑜𝑔 2 (0,75) = 0,25 (−1) − 0,75(−1) = 0,25 + 0,75
= 1

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 50) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 − 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1
2
= 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5)
= 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0 ,5
= 1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(25) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 − 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5)
= 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0 ,5
= 1
Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ (𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝐴) |𝑠𝑣| |𝑠𝑣| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑣)) 𝑣𝑒
= 1 2 10 𝑥1 − 4 10 𝑥1 − 2 10 𝑥1 − 1 10 𝑥1
= 1 − 0,2 − 0,4 − 0,2 − 0,1
= 0 3. Atribut Jumlah Penghasilan orang tua (C4)
Tabel 13. Atribut Jumlah Penghasilan orang tua (C4) Atribut Satus Berhak Tidak Berhak 100 1 1 >=75 2 0 >=50 0 4 25 1 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(100) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 − 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1
2
= 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5)
= 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0 ,5
= 1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 75) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 2 2 𝑙𝑜𝑔 2 2 2 − 0 2 𝑙𝑜𝑔 2 0 2 = 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0)
= 1 (−1) − 0(−1) = 1 + 0 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 50) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 0 4 𝑙𝑜𝑔 2 0 4 − 4 4 𝑙𝑜𝑔 2 4 4 = 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) − 1(1)
= 0 (−1) − 1(−1)
= 0 + 1 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 25) = 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 − 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑒𝑟ℎ𝑎𝑘
= 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 − 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) = 0,5 (−1) − 0,5(−1)
= 0,5 + 0 ,5
= 1
Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ (𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝐴) |𝑠𝑣| |𝑠𝑣| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑣)) 𝑣𝑒 = 1 2 10 𝑥1 − 2 10 𝑥0,4 − 4 10 𝑥1 − 2 10 𝑥1 = 1 − 0,2 − 0,2 − 0,4 − 0,2 = 0
Hasil Information Gain semua atribut untuk menentukan node awal adalah sebagai berikut:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 14. Hasil Informasi Gain Semua Atribut Kriteria Keterangan Penghasilan Orang Tua 0.05 Jumlah Tanggungan 1 Semester 1 Nilai IP 0

## 3.4 Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Setelah mendapatkan nilai bobot untuk setiap kriteria, langkah selanjutnya adalah membuat perangkingan untuk setiap alternatif dengan menggunakan metode Aras. Berikut ini adalah langkah-langkah penyelesaian perangkingan dengan menggunakan metode ARAS. Untuk Tabel Normalisasi Keputusan dapat dilihat di Tabel 8. 1. Setelah dinormalisasi
100 75 50 100 50 75 75 50 25 100 75 50 25 100 25 25 75 50 100 75 54 75 50 100 99 75 75 50 65 100 75 50 78 100 25 25 88 50 100 75 659 800 650 600
Maka  dapat  diselesaikan  Matrixs  Keputusan  dengan  contoh  penyelesaian  C1,  penyelesaian  C1,  C2,  C3,  dan  C4 caranya sama
𝐶1  = 𝑅01 100 659 = 0,151745068 𝑅02 50 659 = 0,075872534 𝑅03 25 659 = 0,037936267 𝑅04 25 659 = 0,037936267 𝑅05 75 659 = 0,113808801 𝑅06 54 659 = 0,081942337 𝑅07 99 659 = 0,150227618 𝑅08 65 659 = 0,098634294 𝑅09 78 659 = 0,118361153 𝑅10 88 659 = 0,13353566
Maka  Dari  hasil  perhitungan  Matrixs  Keputusan  perhitungan  yang  ada  diatas  dapat  diperoleh  hasil  perhitungan perhitungan Matriks keputusan yang telah dinormalisasikan sebagai berikut:
0,151745068 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,075872534 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,038461538 0,041666667 A *= 0,113808801 0,0625 0,153846154 0,125 0,081942337 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,150227618 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,098634294 0,125 0,115384615 0,083333333 0,118361153 0,125 0,038461538 0,041666667 0,13353566 0,0625 0,153846154 0,125

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2. Menentukan Bobot D1 D2 D3 D4 0,151745068 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,075872534 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,038461538 0,041666667 0,113808801 0,0625 0,153846154 0,125 0,081942337 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,150227618 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,098634294 0,125 0,115384615 0,083333333 0,118361153 0,125 0,038461538 0,041666667 0,13353566 0,0625 0,153846154 0,125 Bobot 0 0.5 1 1
Menentukan  Bobot  matriks  yang  sudah  dinormalisasi,  dengan  melakukan  perkalian  matriks  yang  telah  di normalisasi terhadap bobot kriteria contoh perkalian D1, penyelesaian perkalian D2, D3, D4 D1
𝐷11 = 𝐴 ∗ 11  ∗  𝑊1  =  0,151745068  ∗  0  =  0 𝐷12 = 𝐴 ∗ 12  ∗  𝑊1  =  0,075872534 ∗  0  =  0 𝐷13 = 𝐴 ∗ 13  ∗  𝑊1  =  0,037936267 ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷14 = 𝐴 ∗ 14  ∗  𝑊1  =  0,037936267  ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷15 = 𝐴 ∗ 15  ∗  𝑊1  = 0,113808801  ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷16 = 𝐴 ∗ 16  ∗  𝑊1  =  0,081942337  ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷17 = 𝐴 ∗ 17  ∗  𝑊1  =  0,150227618 ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷18 = 𝐴 ∗ 18  ∗  𝑊1  =  0,098634294  ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷19 = 𝐴 ∗ 19  ∗  𝑊1  =  0,118361153  ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷110 = 𝐴 ∗ 110  ∗  𝑊110  =  0,13353566 ∗  0  =  0 𝐷12
3. Dari perhitungan Perkalian di atas menghasilakan matrtik sberikut:
0 0,046875 0,076923077 0,166666667 0 0,046875 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,038461538 0,041666667 0 0,03125 0,153846154 0,125 0 0,046875 0,076923077 0,166666667 0 0,046875 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,038461538 0,041666667 0 0,03125 0,153846154 0,125
4. Menentukan nilai dari fungsi  optimalisasi, dengan  menjumlahkan nilai kriteria pada setiap alternatif dari hasil perkalian matriks dengan bobot yang telah dilakukan sebelumnya:
S1= 0+0,046875+0,076923077+0,166666667=0,290464744 S2= 0+0,046875+0,115384615+0,083333333=0,245592949
S3= 0+0,0625+0,115384615+0,083333333=0,261217949 S4= 0+0,0625+0,038461538+0,041666667=0,142628205 S5= 0+0,03125+0,153846154+0,125=0,310096154 S6= 0+0,046875+0,076923077+0,166666667=0,290464744 S7= 0+0,046875+0,115384615+0,083333333=0,245592949 S8= 0+0,0625+0,115384615+0,083333333=0,261217949 S9= 0+0,0625+0,038461538+0,041666667=0,142628205 S10= 0+0,03125+0,153846154+0,125=0,310096154 2,5
5. Menentukan  tingkatan  peringkat  tertinggi  dari  setiap  alternatif,  dengan  cara  membagi  nilai  alternatif  terhadap alternatif 1(A1).

## 𝐾1 𝑆1
𝑆1 = 0,290464744 2.5 = 0,116185897

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝐾2 𝑆1 𝑆1 = 0,245592949
2.5 =  0,098237179 𝐾3 𝑆1 𝑆1 = 0,261217949
2.5 = 0,104487179 𝐾4 𝑆1 𝑆1 = 0,142628205
2.5 =  0,057051282 𝐾5 𝑆1 𝑆1 = 0,310096154 2.5 = 0,124038462 𝐾6 𝑆1 𝑆1 = 0,290464744
2.5 = 0,116185897
𝐾7 𝑆1
𝑆1 = 0,245592949
2.5 = 0,098237179
𝐾8 𝑆1 𝑆1 = 0,261217949
2.5 =  0,098237179
𝐾9 𝑆1 𝑆1 = 0,142628205
2.5 = 0,057051282 𝐾10 𝑆1 𝑆1 = 0,310096154 2.5
= 0,124038462
Dari Perhitungan diatas dapat diperoleh hasil tabel tingkatan peringkat setiap alternatif sebagai berikut dibawah ini:
Tabel 15. Nilai Untuk Masing Masing Alternatif No Nama C1 C2 C3 C4 S K A1 Bayu Perdana 0,037936 0,125 0,038462  0,041667  0,142628  0,057051 A2 Restu Riadi 0,075873  0,09375  0,115385  0,083333  0,245593  0,098237 A3 Nur Hakim 0,037936 0,125 0,115385  0,083333  0,261218  0,104487 A4 Siddiq Amin 0,150228  0,09375  0,115385  0,083333  0,245593  0,098237 A5 Nurmayana  0,151745  0,09375  0,076923  0,166667  0,290465  0,116186 A6 Yusuf Satriawan 0,113809 0,0625 0,153846 0,125 0,310096  0,124038 A7 Dini Wulansari 0,081942  0,09375  0,076923  0,166667  0,290465  0,116186 A8 Juliani 0,098634 0,125 0,115385  0,083333  0,261218  0,104487 A9 Salman Alfarizi 0,118361 0,125 0,038462  0,041667  0,142628  0,057051 A10  Abdul Hafidz 0,133536 0,0625 0,153846 0,125 0,310096  0,124038
Maka dari hasil perhitungan tingkatan peringkat tertinggi dari alternatif. Dimana nilai dari masing-masing diiurutkan dari nilai yang tertinggi dengan nilai terendah.
Tabel 16. Hasil Perankingan yang berhak dan tidak berhak mendapatkan Beasiswa No Nama C1 C2 C3 C4 S K Rankin g Berhak /Tidak Berhak A1 Bayu Perdana 0,03793 6 0,125 0,03846 2 0,04166 7 0,14262 8 0,05705 1 10 Tidak Berhak A2 Restu Riadi 0,07587 3 0,0937 5 0,11538 5 0,08333 3 0,24559 3 0,09823 7 8 Tidak Berhak A3 Nur Hakim 0,03793 6 0,125 0,11538 5 0,08333 3 0,26121 8 0,10448 7 7 Tidak Berhak A4 Siddiq Amin 0,15022 8 0,0937 5 0,11538 5 0,08333 3 0,24559 3 0,09823 7 6 Berhak A5 Nurmayan a 0,15174 5 0,0937 5 0,07692 3 0,16666 7 0,29046 5 0,11618 6 2 Berhak A6 Yusuf Satriawan 0,11380 9 0,0625 0,15384 6 0,125 0,31009 6 0,12403 8 2 Berhak A7 Dini Wulansari 0,08194 2 0,0937 5 0,07692 3 0,16666 7 0,29046 5 0,11618 6 2 Berhak

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 2, Juni 2022, Hal 74 -84 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1.270 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
A8 Juliani 0,09863 4 0,125 0,11538 5 0,08333 3 0,26121 8 0,10448 7 2 Berhak A9 Salman Alfarizi 0,11836 1 0,125 0,03846 2 0,04166 7 0,14262 8 0,05705 1 2 Berhak A1 0 Abdul Hafidz 0,13353 6 0,0625 0,15384 6 0,125 0,31009 6 0,12403 8 1 Berhak
Dari hasil di atas bahwa ada tujuh mahasiswa yang berhak mendapatkan beasiswa yaitu Siddik Amin, Nurmaya, Yusuf Satriawan,  Dini  Wulansari,  Juliani,  Salman  Alfarizi,  Abdul  Hafidz  da  nada  tiga  Mahasiswa  yang  tidak  berhak mendapatkan beasiswa yaitu Bayu perdana, Restu Riadi, Nur Hakim.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitan,  analisa  dan  pembahasan  penulis  dapat  merumuskan  beberapa  kesimpulan  untuk  menunnjang dalam pengambilan keputusan.
1. Menentukan data kriteria yang ada berdasarkan data penerima beasiswa.
2. Metode  Entropy  dan  Aras  adalah  metode  yang  baik  dan  dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  dalam pengambilan keputusan dari beberapa alternatif yang diambil dengan kriteria bahan pertimbangan dengan hasil yang akurat.
3. Dengan  aplikasi  ini  sebuah  pengambilan  keputusan  penentuan  penerima  beasiswa  berprestasi  di  lingkungan pemerintah Kabupaten Labuanbatu lebih mudah dan hasilnya lebih akurat, efektif dan efisien.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya proses pengumpulan data dan sampai mendapatkan hasil akhir penelitian ini.

## REFERENCES
[1]. H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks/article/view/215/210.
[2]. M. Labuhanbatu, “Bupati Labuhanbatu Motivasi 774 Orang Mahasiswa Untuk Belajar Di Perguruan Tinggi Negeri,” 2019. .
[3]. R.  Sanjaya,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Menentukan  Perumahan  Terbaik  Berdasarkan  Kondisi  dan  Lokasi Menggunakan Metode ENTROPHY dan ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2020, pp. 447–452, 2020.
[4]. K. B. F. Udayana, “Penerapan komponen dan struktur algoritma pada algoritma dan pemrograman dasar 1,” J. Bisnis Teknol. Politek. NSC, vol. 5, pp. 38–42, 2018.
[5]. N.  F.  Astuti,  “Algoritma  adalah  Logika,  Berikut  Definisi  dan  Ciri-cirinya,”  merdeka.com,  2021. https://www.merdeka.com/jabar/algoritma-adalah-logika-berikut-definisi-dan-ciri-cirinya-kln.html.
[6]. B.  Academy,  “Apa  itu  Algoritma?  Sejarah,  Fungsi,  dan  Hal  Lain  yang  Perlu  Kamu  Tahu,”  2021. https://bitlabs.id/blog/algoritma-adalah/#Fungsi_Algoritma.
[7]. L. D. Hermawan and M. Imrona, “IMPLEMENTASI METODE ENTROPY DAN ORESTE PADA REKRUITASI,” vol. 1, no. 1, pp. 711–718, 2014.
[8]. KBBI, “Béasiswa,” 2016. https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/beasiswa.