Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar di SMK Negeri 1 Sorong Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Berbasis Dekstop
Miftah Sigit Rahmawati * 1 , Teguh Hidayat Iskandar Alam 2 , Sulfiana 3
Prodi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Sorong E-mail: * 1 miftah.sigit @yahoo.com, 2 teguhhidayat@gmail.com, 3 sulfiana@gmail.com

## Abstrak
Beasiswa di SMK Negeri 1 Sorong merupakan  pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan  kepada  perorangan  yang  bertujuan  meringankan  beban  biaya  siswa  demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Kendala yang di hadapi oleh pihak sekolah yaitu terdapat  banyak  kriteria  yang  harus  di  perhitungkan  sehingga  kesulitan  dalam  menentukan prioritas  calon  penerima  PIP  dan  perhitungan  yang  di  lakukan  oleh  bagian  staff  tata  usaha (TU)  masih  secara  manual  dengan  data-data  yang  ada  sehingga  perhitungan  pun  di  lakukan berulang-ulang  untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat    dan  perhitungan  pun  memakan  waktu yang  cukup  lama.  Ketidakefisienan  dalam  menghitung  data  tersebut  mengakibatkan  sasaran penerima beasiswa PIP kurang tepat.
Kata Kunci:  SPK , AHP , Beasiswa, SMK N 1 Sorong.

## 1. PENDAHULUAN
ada  akhir  tahun  2004  pemerintah  membuat  program  Indonesia  pintar  (PIP)  yang  menjadi bagian dari bantuan siswa miskin. Pip merupakan bantuan dari pemerintah untuk masyarakat miskin  dalam hal Pendidikan yang di berikan kepada keluarga dengan anak usia sekolah (6-21 tahun)  yang  berasal  dari  keluarga  miskin.  Pihak  sekolah  harus  mendaftarkan  siswanya  yang mempunyai KIP ke dapodik supaya bisa segera mendapatakan beasiswa PIP.
Kendala  yang  di  hadapi  oleh  pihak  sekolah  yaitu  terdapat  banyak  kriteria yang  harus  di perhitungkan  sehingga  kesulitan  dalam  menentukan  prioritas  calon  penerima  PIP  dan perhitungan  yang  di  lakukan  oleh  bagian  staff  tata  usaha  (TU)  masih  secara  manual  dengan data-data  yang  ada  sehingga  perhitungan  pun  di  lakukan  berulang-ulang  untuk  mendapatkan hasil  yang  akurat    dan  perhitungan  pun  memakan  waktu  yang  cukup  lama.  Ketidakefisienan dalam menghitung data tersebut mengakibatkan sasaran penerima beasiswa PIP kurang tepat.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem pendukung keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  berbasis  komputer  interaktif,  yang membantu  para  pengambil  keputusan  untuk  menggunakan  data  dan  berbagai  model  untuk memecahkan masalah tidak terstruktur.

## 2.2 Analytic Hierarchy Process (AHP)
AHP adalah sebuah metode memecah permasalahan yang komplek/ rumit  dalam  situasi yang tidak terstruktur menjadi bagian-bagian komponen. Adapun tahapan dalam menyelesaikan masalah dengan AHP adalah:
1. Mendefinisikan masalah, yaitu menentukan solusi lalu menyusun elemen hirarki

## P
2. Menentukan  prioritas  elemen,  yaitu  membandingkan  kriteria  dan  alternative  secara perpasangan dengan menggunakan skala 1 sampai 9 :
Tabel 1. Perbandingan Berpasangan Intensitas kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingya 3 Elemen yang satu lebih sedikit lebih penting dari elemen lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika Aktivitas I mendapat satu angka dibandingkan dengan aktivitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya dibandingan dengan i
3. Sintesis, yaitu mencari nilai bobot dari setiap kriteria dan alternative
4. Konsistensi logis, yaitu mencari nilai konsistensi dari kriteria dan alternative
5. Menghitung konsistensi indeks (CI) dengan rumus: CI = ( λ maks – n) / n-1
6. Menghitung  rasio  konsistensi,  dengan  rumus:  CR  =  CI/IR,  dimana  CI  adalah consistency Index dan IR adalah Index Random Consistency. Adapun daftar IR adalah:
Tabel 2. Indeks random Size 1 2 3 4 5 6 7 8 9 IR 0 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45
7. Memeriksa  konsistensi  hirarki,  jika  nilai  lebih  dari  10%  maka  penilaian  data  harus diperbaiki. Namun juka rasi konsistensi (CR) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan benar.

## 2.3 Analisis menggunakan metode AHP
Unsur-unsur yang dipertimbangkan dalam seleksi penerima beasiswa :
1. Nilai Rapor
2. Penghasilan Orang Tua
3. Tanggungan orang tua
4. Prestasi absensi
5. Riwayat prestasi
6. Transportasi Tabel 3. Data siswa Nama NR PO TO PA RP TRANS ANI 8,5 3 JT 2 2 Nasional Jalan AKO 7,5 2,250 RB 4 4 Nasional Angkot AAR 6 2,250 RB 1 2 Kabupaten Angkot ABI 8,5 1,750 RB 2 2 Nasional Jalan FOSI 9,5 750 RB 2 4 Provinsi Jalan
33

## 2.4 Pengelolaan Kriteria dan Subkriteria Menggunakan Metode AHP

## 1. Perhitungan perbandingan kriteria
Tabel 4. Perbandingan kriteria Kriteria NR PO TO PA RP TRANS NR 1 2 3 4 5 6 PO 0,5 1 2 3 4 5 TO 0,33 0,5 1 3 4 5 PA 0,25 0,33 0,33 1 3 4 RP 0,2 0,25 0,25 0,33 1 3 TRANS 0,17 0,2 0,2 0,25 0,33 1 JUMLAH 2,45 4,28 6,78 11,58 17,33 24
• Setelah  melakukan  perbandingan  berpasangan  maka  nilainya  di  ubah  dalam bentuk  decimal.  Misalnya  baris  NR  dan  kolom  PO  nilainya  2/1  =  2.  Baris  PO dan kolom NR yaitu ½ = 0,5
Tabel 5. Perhitungan Normalisasi
T a b e l 5 . P e r
• kemudiaan  di  lakukan  perhitungan  normalisasi  perbandingan  kriteria  dan menentukan  skala  prioritas    yaitu  di  hitung  dengan  membagikan    nilai  kriteria dengan  jumlah  kriria.  Contoh    1/  2,45  =0,408  (di  bulatkan)  =  0,41  begitu seterusnya  untuk kriteria yang lain.
• Untuk mencari jumlah. Contoh 0,41+0,47+0,44+0,35+0,29+0,25 = 2,21.
• Sedangkan untuk nilai prioritas. Contoh 2,21/6 = 0,368 (dibulatkan ) = 0,37.
Tabel 6. Penjumlahan setiap baris Kriteria NR PO TO PA RP TRA NS JMLH PER BARIS PRIO RITA S NR 0,41 0,47 0,44 0,35 0,29 0,25 2,21 0,37 PO 0,2 0,23 0,29 0,2 0,23 0,21 1,42 0,24 TO 0,13 0,12 0,15 0,26 0,23 0,21 1,1 0,18 PA 0,1 0,08 0,05 0,09 0,17 0,17 0,66 0,11 RP 0,08 0,06 0,04 0,03 0,06 0,12 0,39 0,06 TRANS 0,07 0,05 0,03 0,02 0,02 0,04 0,23 0,04 JUMLAH 1 1 1 1 1 1 Kriteria NR PO TO PA RP TRANS JMLH PER BARIS NR 0,37 0,48 0,54 0,44 0,3 0,24 2,37 PO 0,18 0,24 0,36 0,33 0,24 0,2 1,55 TO 0,12 0,12 0,18 0,33 0,24 0,2 1,19
• Penjumlahan setiab baris yaitu Contoh 1 * 0,37 = 0,37.
Tabel 7. Menghitung rasio konsistensi
• M e n g h
• menghitung rasio konsistensi yaitu dengan cara menjumlahkan jumlah perbaris dan prioritas kriteria.
• Maka nilai konsistensi rasio yang di dapat yaitu :
• λ maks = 6 /7,42 = 0,81 ( Nilai 6 yaitu jumlah kriteria sedangkan 7,42    hasil dari penjumlahan perbaris dan prioritas kriteria)
• C1 =  (0,81 - 6) / 6 = -0,87 CR =    -0,87  /  1,24  =  -0,7  (konsisten)  (1,24  berdasarkan  tabel  indeks random)
2. Perhitungan  untuk  sub  kriteria  sama  dengan  perhitungan  perbandingan  berpasangan kriteria
3. Perangkingan AHP
Tabel 8. Perangkingan AHP NR PO TO PA RP TRANS TOTAL Ani 1,26 0,68 0,22 0,79 0,45 0,28 3,68 Ako 0,58 0,68 0,64 0,32 0,45 0,11 2,78 Aar 0,30 0,68 0,22 0,79 0,08 0,11 2,18 Abi 1,26 1,11 0,22 0,79 0,45 0,28 4,11 Fosi 2,74 1,79 0,22 0,32 0,18 0,28 5,53
• Untuk menetukan nilai dari tabel di atas yaitu contoh untuk nilai rapor dari Ani yaitu  8,5  maka  diberikan  nilai  B  sesuai  dengan  nilai  pada  sub  kriteria  nilai rapor,  sehingga  di  berikan  nilai  kembalian  yaitu  0,460  kemudian  di  kalikan dengan prioritas kriteria NR 2,740. Sehingga 0,460 * 2,740 = 1,26
• Untuk menentukan rekomendasi atau tidak rekomendasi berdasarkan nilai rata- rata AHP.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Pada bagian ini akan di jelaskan tentang perangkat lunak dan perangkat keras yang di gunakan sebagai media implementasi aplikasi yang di hasilkan dari penelitiaan.
1. Perangkat keras
PA 0,09 0,08 0,06 0,11 0,18 0,16 0,68 RP 0,07 0,06 0,04 0,04 0,06 0,12 0,39 TRANS 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,04 0,24 Kriteria Jumlah perbaris Prioritas Hasil NR 2,37 0,37 2,74 PO 1,55 0,24 1,79 TO 1.19 0,18 1,37 PA 0,68 0,11 0,79 RP 0,39 0,06 0,45 TRANS 0,24 0,04 0,28 Jumlah 7,42
35
• 64 bit architecture processor
• GB Random access memory (RAM)
• Personal computer (PC) atau laptop
• Printer dokumen untuk mencetak Laporan
2. Perangkat lunak
• Visual studio 2019
• Xampp
• Mysql sebagai database

## 3.2 Usecase Diagram
Berikut  adalah  hasil  pendefinisian  actor  pada  system  pendukung  keputusan  seleksi penerima beasiswa PIP :
Staf tata usaha input perbandingan berpasangan nilai alternatif output Kriteria subkriteria alternatif kriteria subkriteria penilaian alternatif informasi nilai prioritas <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> <<extend>> login <<extend>> rangking AHP Cetak laporan Kepala sekolah <<extend>> Gambar 1. Usecase diagram

## 3.3 Tampilan halaman menu utama
Halaman utama adalah merupakan tampilan halaman setelah admin berhasil login.

## 3.4 Tampilan halaman perbandingan berpasangan kriteria
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  di  gunakan  untuk  menginput  perhitungan matriks kriteria yang di nantinya akan di proses dan hitung oleh system/aplikasi.

## Gambar 3. Tampilan halaman perbandingan berpasangan kriteria

## 3.5 Tampilan halaman perbandingan berpasangan sub kriteria
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  di  gunakan  untuk  menginput perhitunganperbandingan berpasangan subkriteria.
Gambar 4.Tampilan halaman perbandingan berpasangan subkriteria

## 3.6 Tampilah halaman perangkingan AHP
Halaman  perangkingan  AHP  merupakan  halaman  yang  berisi  hasil  perangkingan dengan  nilai tertinggi berdasarkan data calon penerima beasiswa.
Gambar 5. Tampilan halaman perangkingan AHP

## 4. KESIMPULAN
1. Dari penelitian yang di lakukan oleh penulis dapat di hasilkan suatu system pendukung keputusan seleksi penerima beasiswa di SMK N 1 Sorong berbasis desktop.
2. Dari penelitian yang di lakukan oleh penulis dapat menyimpulkan bahwa dengan adanya system  pendukung  keputusan  seleksi  penerima  beasiswa  ini  akan  memberikan kemudahan  bagi  pihak  sekolah  dalam  proses  seleksi  penerima  beasiswa  dan  dapat menjadi alternatif solusi pengambilan keputusan dalam penentuan penerima beasiswa di SMK N 1 Sorong.

## 5. SARAN
Dari  kesimpulan  yang  di  sebutkan  di  atas,  penulis  mengharapkan  dan  memberi  saran untuk pengembangan lebih lanjut dari spk sebagai berikut :
1. System yang di buat ini di harapkan nantinya dapat di terapkan dan dapat di kaji dan di pelajari, sehingga nantinya dapat menghasilkan keputusan yang maksimal.
2. System    ini  nantinya  dapat  di  kembangkan  lagi  dengan  menambah  kriteria  sehinnga memperkuat pengambilan keputusan dalam penentuan penerima beasiwa.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Syukur  tak  lupa  saya  panjatkan  kehadirat  Allah  SWT  atas  ridohnyalah  penelitiaan  ini dapat  di  laksanakan,  kemudian  tak  lupa  peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada  semua pihak yang memberi dukungan sehingga penelitiaan ini dapat di selesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad,  R.  (2018).  Penggunaan  SPK  Dengan  Menggunakan    Metode  Analytical Hirarchy  Process  (AHP)  Dalam  Menyeleksi  Penerima  Beasiswa. Media Teknologi Informasi dan Komputer [METIK], 2(1), 28-33.
[2] Budisaputro, C. (2018). Analisa Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima  Beasiswa  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Studi  Kasus  : STIKES  Bhakti  Husada  Mulia).  DOUBLECLICK  : Journal  of  Computer  and Information Technology, 2018, 1.2: 52-56.
[3] Damayanti,  R.  (2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan  Penerimaan beasiswa  bagi  siswa  SMA  N  9  Padang  dengan  Menggunakan  Menggunakan  Metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Jurnal Teknolf, 3 (2).
[4] Frieyadie, F. (2017). Penerapan Metode AHP Sebagai Pendukung Keputusan Penetapan Beasiswa. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 13 (1), 49-58.
[5] Iskandar,  F.  M.,  Soebrata,  A.  A.,  &  Regasari,  R.  (2013).  Sistem    Pendukung  Seleksi Beasiswa PPA dan BBM Menggunakan Metode Fuzzy AHP. STIKI Inform. J, 3 (1), 2- 11.
[6] Kirom, D. N., Abdul Kadier, R. E., & Bilfaqih, Y. (2012). Sistem Informasi Manajemen Beasiswa ITS Berbasis Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Analytical Hierachy Process. Jurnal Teknik ITS, 1 (1), A154-A159
[7] Mufizar, T., Anwar, D. S., & Dewi, R. K. (2016). Pemilihan Calon Penerima Bantuan Siswa  Miskin  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). Creative Information Technology Journal, 4 (1), 30-44.
[8] Prasetyo, E. W. (2012).  SPK Penerima Beasiswa Pada Smk Bina Nusantara Unggaran Menggunakan  Metode  Analithical  Hierarchi  Process  (Ahp). Program  Studi  Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro. Semarang .
[9] Simanjorang,  R.  M.,  Hutahaean,  H.  D.,  &  Sihotang,  H.  T.  (2017).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Penerima  Bahan  Pangan  Bersubsidi  Untuk  Keluarga  Miskin Dengan  Metode  AHP  Pada  Kantor  Kelurahan  Mangga. Journal  Of  Informatic  Pelita Nusantara, 2(1)
[10] Satriani,  N.  .,  Cholissodin,    l.,  &  fauzi,  M.  A.(2018).  System  Pendukung  Keputusan Penentuan  Calon  Penerima  Beasiswa  BPP-PPA  Menggunakan  Metode  AHP- PROMETHEE I Studi Kasus : FILKOM Universitas Brawijaya. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.