## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI SISWA SMA N 9 PADANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)
Oleh : Eva Yulianti 1) , Riska Damayanti 2)
1 Dosen Teknik Informatika
2 MahasiswaTeknik Informatika Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Padang Email : 1 ev4_yuli4nti@yahoo.com

## Abstrak
SMA  Negeri  9  Padang  merupakan  SMA  Negeri  yang  berada  di  Kota  Padang.  Dalam  menyeleksi pemberian  beasiswa  miskin,  pihak  sekolah  dalam  proses  pengumpulan  data  masih menggunakan  secara manual  sehingga  sering  terjadi  kesalahan  dan  tidak  adanya  kriteria  yang  jelas  untuk  siswa  yang  dapat memperoleh  beasiswa  tersebut.  Aplikasi  ini  dapat  membantu  pihak  sekolah  khususnya  menyeleksi  siswa dalam  pemberian  beasiswa  miskin  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  menggunakan  metode  AHP (Analytical  Hierarchy  Process)  sebagai  tool  untuk  menyeleksi  siswa  dengan  beberapa  kriteria    yaitu  nilai rata-rata, penghasilan orang tua, jumlah saudara dan tanggungan orang tua. Sistem Pendukung Keputusan ini  dibangun  dengan  menggunakan bahasa  pemograman  Visual  Basic  6.0  dengan basis  data  MySQL  serta Crystal Report. Dengan Sistem Pendukung Keputusan ini memudahkan pihak SMA Negeri 9 Padang dalam menyeleksi penerimaan beasiswa miskin dengan menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) sehingga akan didapatkan hasil nilai siswa yang tertinggi yang akan layak mendapatkan beasiswa.

## Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, AHP, Penyeleksian Beasiswa, VB, MySQL
.

## Abstract
SMA N 9 Padang is high school located in the Padang. In selection the scholarship poor, the school in  the  process  of  data  collection  still  use  manual  so  frequent  errors  and  the  absence  of  clear  criteria  for students who can obtain the scholarship. This application can help the students in the school, especially the selection of scholarships poor with predetermined criteria using AHP (Analytical Hierarchy Process) as tool for  selecting  students  with  some  of  the  criteria  that  the  average  value,  the  income  of  parents,  number  of relatives  and  dependents  of  parents.  Decision  support  system  is  built  using  Visual  Basic  6.0  Programming language with MySQL database and Crystal Report. With this decision support system facilitates the SMA N 9 Padang in selecting recipients of poor by using AHP (Analytical Hierarchy Process) so that we will get the results of the highest grades of students who would deserve a scholarship..
Keywords : Decision Support System,  AHP, Scholarship Selection, VB,  MySQL.

## 1. Pendahuluan
SMA  Negeri  9  Padang  merupakan SMA  Negeri  yang  berada  dikota  Padang. Seiring dengan banyaknya siswa yang kurang mampu,  maka  diadakan  program  beasiswa. Jenis beasiswa yang diberikan yaitu beasiswa BKMM  (Bantuan  Khusus  Murid  Miskin). Pembagian beasiswa dilakukan untuk membantu  siswa  yang  tidak  mampu  selama menempuh pendidikannya. Dengan
banyaknya siswa yang mendapatkan beasiswa tersebut,  untuk  menetapkan  seseorang  yang layak  menerima  beasiswa  maka  dibutuhkan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  agar keputusan dapat diambil secara objektif.
Pada  saat  ini  proses  pengumpulan  data
secara  manual  sering  terjadi  kesalahan  dan tidak  adanya  kriteria  yang  jelas  untuk  siswa yang  dapat  memperoleh  beasiswa.  Untuk mendapatkan  beasiswa  tersebut  harus  sesuai dengan  aturan-aturan  yang  telah  ditetapkan. Oleh sebab itu, tidak semua yang mendaftarkan  diri  sebagai  calon  penerima beasiswa  tersebut  akan  diterima,  hanya  yang memenuhi kriteria saja yang akan memperoleh  beasiswa  tersebut.  Salah  satu metode  yang  bisa  digunakan  menyelesaikan masalah  yang  telah  dijelaskan  diatas  adalah metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Metode  AHP (Analytical Hierarchy Process) merupakan metode kuantitatif untuk meranking berbagai alternatif dan memilih
satu  atau  beberapa  hasil  terbaik berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan.  Metode ini menggunakan perbandingan dari beberapa pilihan  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan .

## 2. Metodologi
2.1 Sistem Informasi
Sistem  informasi  adalah  gabungan  yang terorganisasi  dari  manusia,  perangkat  lunak, perangkat  keras,  jaringan  komunikasi  dan sumber data dalam mengumpulkan, mengubah,  dan menyebarkan  informasi dalam organisasi.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (decision
support  system atau  disingkat  DSS)  adalah bagian  dari  sistem  informasi  berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan  (manajemen  pengetahuan)  yang dipakai  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan.
Konsep  Sistem  pendukung  keputusan (Decision  Support  System)  pertama  kali digunakan  pada  awal  tahun  1970  oleh
Michael S. Scott Morton dengan
menggunakan  istilah  “ management  decision system ”.  Konsep  ini  merupakan  sebuah mekanisme  yang  berbasis  pada  penggunaan data dan model untuk memecahkan
permasalahan-permasalahan yang
tidak terstruktur.

## 2.3 Metode  AHP  (Analytical  Hierarchy
Process) AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )
merupakan suatu model pendukung keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas L.  Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini akan  menguraikan  masalah  multi  faktor  atau multi  kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu hirarki,  menurut  Saaty  (1993),  hirarki didefenisikan  sebagai  suatu  representasi  dari sebuah  permasalahan  yang  kompleks  dalam suatu  struktur  multi  level  dimana  level pertama  adalah  tujuan,  yang  diikuti  level faktor, kriteria, sub kriteria dan seterusnya ke bawah  hingga  level  terakhir  dari  alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga
permasalahan  akan  tampak  lebih  terstruktur dan sistematis.
Menentukan  susunan  prioritas  elemen adalah  dengan  menyusun  perbandingan berpasangan  yaitu  membandingkan  dalam bentuk  berpasangan  seluruh  elemen  untuk setiap  sub  hirarki.  Perbandingan  tersebut ditransformasikan  dalam  bentuk  matriks. Contoh,  terdapat n objek  yang  dinotasikan dengan  (A1,  A2,  ...,  An)  yang  akan  dinilai berdasarkan pada nilai tingkat
kepentingannya  antara  lain  Ai  dan  Aj dipresentasikan  dalam  matriks Pair-wise Comparison. Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan A1 A2 .... An A1 a11 a12 .... a11 A2 a21 a22 .... a2n .... .... .... .... .... An am1 am2 .... amn
Nilai  a11  adalah  nilai  perbandingan elemen  A1  (baris)  terhadap  A1  (kolom)
menyatakan hubungan :
a) Seberapa  jauh  tingkat  kepentingan  A1 (baris) terhadap kriteria C dibandingkan dengan A1 (kolom) atau b) Seberapa  jauh  dominasi  A1  (baris)
terhadap A1 (kolom) atau
c) Seberapa  banyak  sifat  kriteria C terdapat  pada  A1  (baris)  dibandingkan dengan A1 (kolom).

## Uji  Konsistensi  Indeks  dan  Rasio
Salah  satu  utama  model  AHP  yang membedakannya  dengan  model-model pengambilan  keputusan  yang  lainnya adalah  tidak  adanya  syarat  konsistensi mutlak.  Pengumpulan  pendapat  antara satu faktor dengan yang lain adalah bebas satu  sama  lain,  dan  hal  ini  dapat mengarah pada ketidakkonsistenan jawaban yang diberikan responden. Namun, terlalu banyak ketidakkonsistenan juga tidak diinginkan.
Pengulangan  wawancara  pada  sejumlah responden  yang  sama  kadang  diperlukan apabila derajat tidak konsistensinya besar.
Setelah  membuktikan  bahwa  Indeks Konsistensi  dari  matriks  berordo n dapat diperoleh dengan rumus :

## CI = Rasio Penyimpangan Konsistensi
= Eigen Value N  = Banyak elemen Apabila CI bernilai nol, maka pair wise comparison  matrix tersebut  konsisten.  Batas ketidakkonsistenan (inconsistency) yang telah ditetapkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  ditentukan dengan  menggunakan  Rasio  Konsistensi (CR),  yaitu  perbandingan  indeks  konsistensi dengan  nilai  random  indeks  (RI)  yang didapatkan  dari  suatu  eksperimen  oleh Ridge
National Laboratory kemudian dikembangkan oleh Wharton School. Nilai ini bergantung  pada  ordo  matriks n.  Dengan demikian, Rasio Konsistensi dapat dirumuskan sebagai berikut : CR = rasio konsistensi

## RI  = indeks random
Tabel 2. Nilai Random Indeks (RI) n 1 2 3 4 5 RI 0,000 0,000 0,580 0,900 1,120 6 7 8 9 1,240 1,320 1,410 1,450
Bila  matriks pair  wise  comparison dengan  nilai CR lebih  kecil  dari  0,100  maka ketidakkonsistenan  pendapat  dari decision maker masih  dapat  diterima  jika  tidak  maka penilaian perlu diulang.
Dalam metode AHP dilakukan langkah-langkah  sebagai  berikut  (Kadarsyah Suryadi dan Ali Ramdhani, 1998) : 1. Mendefenisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
2. Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan utama. 3. Membuat matrik perbandingan berpasangan  yang  menggambarkan kontribusi  relatif  atau  pengaruh  setiap elemen  terhadap  tujuan  atau  kriteria yang setingkat di atasnya.
4. Melakukan mendefinisikan perbandingan  berpasangan  sehingga diperoleh  jumlah  penilaian  seluruhnya sebanyak  n  x  [(n-1)/2]  buah,  dengan  n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan.
Tabel 3. Skala  Kuantitatif  dalam  sistem pendukung keputusan Intensi tas Kepent ingan Defenisi Penjelasan 1 Kedua elemen sama pentingnya dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya Pengalaman dan penilaian sedikit menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya Pengalaman dan penilaian sangat kuat menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya Satu elemen yang kuat disokong dan dominan terlihat dalam praktek 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen laim memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan 2, 4, 6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan- pertimbangan yang berdekatan Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi diantara 2 pilihan Kebali kan Jika untuk aktivasi i mendapat satu angka dibanding dengan aktivasi j, maka j mempunyai nilai kebalikannya dibanding dengan i.
5. Menghitung  nilai  eigen  dan  menguji konsistensinya.
6. Mengulangi  langkah  3,4  dan  5  untuk seluruh tingkat hirarki.
7. Menghitung  vektor  eigen  dari  setiap matriks perbandingan berpasangan yang  merupakan  bobot  setiap  elemen untuk  penentuan  prioritas  elemen- elemen  pada  tingkat  hirarki  terendah sampai mencapai tujuan. Penghitungan dilakukan  lewat  cara  menjumlahkan nilai setiap kolom dari matriks,
8. membagi  setiap  nilai  dari  dari  kolom dengan  total  kolom  yang  bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks,  dan  menjumlahkan  nilai-nilai dari  setiap  baris  dan  membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata.
Memeriksa  konsistensi  hirarki.  Yang diukur  dalam  AHP  adalah  rasio  konsistensi dengan melihat index konsistensi.
Konsistensi  yang  diharapkan  adalah  yang mendekati  sempurna  agar  menghasilkan keputusan  yang  mendekati  valid.  Walaupun sulit  untuk  mencapai  yang  sempurna,  rasio konsistensi diharapkan kurang dari atau sama dengan 10 %.

## 2.4 Diagram Blok / Context Diagram
Context Diagram merupakan alat bantu
perancangan  sistem  secara  global  yang memperlihatkan  system  secara  umum  dan bagian-bagian  dari  sub  sistem  yang  terlibat dalam  sistem  secara  keseluruhan,  keterkaitan dan interaksi antar subsistem. Berikut Context Diagram :

## Gambar 1. Context Diagram
Pada  gambar Context  Diagram diatas dapat  dilihat  alur  dari  sistem  yang  akan dirancang :
1. Admin  menginputkan  seluruh  data siswa kesistem.
2. Sistem  akan  menyimpan  seluruh  data siswa di database dan akan memproses dengan Metode AHP.
3. Penyeleksi  akan  menerima  laporan beasiswa  dari  sistem  dan  setelah diseleksi  penyeleksi  akan  memberi laporan hasil penerima beasiswa.

## 2.5 Struktur Hirarki AHP
Pada dasarnya metode AHP menyusun hirarki  dari  permasalahan  yang  dihadapi. Persoalan  yang  akan  diselesaikan,  diuraikan menjadi  unsur-unsurnya  yaitu  kriteria  dan alternatif, kemudian disusun menjadi struktur hirarki seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 2. Struktur Hirarki AHP
Keterangan gambar :
a. Hirarki  pertama  adalah  tujuan  sistem penerimaan  beasiswa  BKMM  SMA N 9 Padang. b. Hirarki  kedua  adalah  kriteria  yang dipakai untuk menganalisis penerimaan beasiswa. c. Hirarki  ketiga  adalah  pilihan  calon siswa  yang  akan  menerima  beasiswa dengan nilai tertinggi.

## 2.6 Entity Relationship Diagram (ERD)
Perancangan basisdata sistem pendukung  keputusan  akan  memberikan pemahaman secara keseluruhan berupa hubungan antar objek data, aliran data, aliran informasi  dan  transformasi  dari  data  input menjadi  output  yang  digambarkan  secara grafik  berupa Entity Relationship  Diagram (ERD).

## Gambar 3. Entity Relationship Diagram
3. Pembahasan
3.1 Halaman Utama
Halaman  menu  utama  merupakan halaman  penghubung  ke  sistem  pendukung keputusan.  Halaman  ini  terdiri  dari  beberapa menu  akses  seperti file, AHP,  laporan,  dan pengaturan. Dengan memilih salah satu
menu, admin akan  masuk  kesalah  satu program.  Halaman  utama  dapat  dilihat  pada gambar berikut.

## Gambar 4.  Menu Utama

## 3.2 Halaman Input Data Siswa
Berikut menampilkan form  input data siswa.  Semua  data  yang  diinput  akan tersimpan  kedalam database  PhpMyAdmin pada tabel siswa.
Gambar 5.  Input Data Siswa
3.3 Halaman Input Data Orang Tua
Halaman Input data orang tua berfungsi  untuk  menginput  data  orang  tua siswa dan  akan  tersimpan  kedalam database setelah divalidasi terlebih dahulu.

## Gambar 6.  Input Data Orang Tua

## 3.4 Halaman Proses Beasiswa
Halaman proses Beasiswa ini berfungsi untuk  menentukan  nilai  bobot  kriteria  siswa. Form  ini  drancang  berdasarkan  langkah- langkah  dalam  menentukan  nilai  kriteria dalam  metode  AHP  yaitu  menyusun  kriteria dalam bentuk matriks berpasangan, normalisasi  perbandingan  antar criteria,
menentukan prioritas  criteria dan  menguji konsistensi  logis dari  matriks  berpasangan tersebut. Pada halaman ini, menginput dahulu NIS siswa maka akan muncul data siswa dan dproses dengan menggunakan metode AHP.

## Gambar 7.  Proses Beasiswa

## 3.5 Halaman Proses Kriteria AHP
Halaman proses  AHP  ini  berfungsi untuk  menentukan  nilai  kriteria  awal.  Form ini  dirancang berdasarkan  langkah-langkah dalam  menentukan  nilai eigen  vektor, vektor maksimal, nilai CR, dan nilai CI.

## Gambar 8.  Proses Kriteria AHP

## 3.6 Halaman Laporan Hasil Seleksi
Dari  hasil  laporan  dibawah  ini  maka dapat dilihat  siswa  yang  mendapatkan  nilai tertinggi untuk mendapatkan beasiswa.

## Gambar 9.  Laporan Hasil Seleksi
3.7 Proses Perhitungan Nilai Metode AHP Langkah-langkah  dalam  menentukan nilai  prioritas  satu  kriteria  secara  manual dapat dijelaskan sebagai berikut :
3.7.1 Membuat perbandingan matriks berpasangan  antar  kriteria  untuk elemen matriks.
Menetapkan  prioritas  elemen  dengan membuat  perbandingan  berpasangan,  dengan skala  banding  telah  ditetapkan  oleh  Saaty (Yan O, 1995).
Dari  kriteria  yang  telah  ditentukan maka diperoleh hasil sebagai berikut :

## Tabel 4.  Bentuk Matriks Kriteria
Berpasangan Nilai rata- rata Jumla h pengh asilan ortu Jmlh tggun gan ortu Jmlh saudara kandun g Nilai rata-rata 1 3 5 3 Jmlh penghasil an ortu 0,333 1 1,666 3 Jmlh tggungan ortu 0,2 2 1 0,6 Jmlh saudara kandung 0,333 1 3 1 Total 1,866 7 10,66 7,6 3.7.2 Normalisasi matriks dengan membagi  nilai  perbandingan  tiap kriteria dengan hasil jumlah kriteria.

## Tabel 5. Normalisasi Perbandingan antar
Kriteria Nilai rata- rata Jumlah penghasil an ortu Jmlh tggung an ortu Jmlh saudara kandun g Juml ah Nilai rata-rata 0,5359 05681 0,428571 429 0,4690 43152 0,3947 36843 1,82 8257 473 Jmlh penghasil an ortu 0,1784 5660 0,142857 143 0,1562 85179 0,3947 36843 0,74 3764 3363 Jmlh tggungan ortu 0,1071 81137 0,285714 286 0,0938 08631 0,0789 47369 0,56 5651 423 Jmlh saudara kandung 0,1784 5660 0,142857 143 0,2814 25892 0,1315 78948 0,73 4318 583 Total 1,0000 00000 1,000000 000 1,0000 00000 1,0000 00000 1,00 0000 000

## 3.7.3 Menentukan  nilai  prioritas  kriteria atau priority vector (PV).
Sedangkan  untuk  prioritas  kriteria merupakan  nilai  rata-rata  kriteria  dimana dapat  dihitung  dengan  cara  membagi  jumlah nilai  matriks  perbandingan  masing-masing kriteria  dengan  jumlah  kriteria,  sehingga didapatkan sesuai dengan hasil berikut ini :
Tabel 6. Prioritas Kriteri a Nama Kriteria Prioritas Kriteria Nilai rata-rata 0,457064369 Jmlh penghasilan ortu 0,185941085 Jmlh tggungan ortu 0,141412856 Jmlh saudara kandung 0,183579646 3.7.4 Menguji konsistensi logis. Menilai konsistensi dari masing- masing  penilaian  baik  terhadap  prioritas kriteria  maupun  terhadap calon  siswa  yang akan  menerima  beasiswa  untuk  tiap  kriteria. Saaty  telah  membuktikan  bahwa  indeks konsistensi  dari  matriks  berordo  n  dapat diperoleh dengan rumus:

## C.I =
C.I = Indeks Konsistensi 1) jika CI=0 maka A konsisten; 2) jika maka A cukup konsisten; dan 3) jika maka  A  sangat  tidak konsisten. maks  =  Nilai  eigen  terbesar  dari matriks berordo n
Nilai  eigen  terbesar  didapat  dengan menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolom eigen vector utama.
Adapun  nilai  eigen  terbesar  yang diperoleh dari penilaian criteria adalah :

## Tabel 7. Eigenvektor
Nama Kriteria Prioritas Kriteria Nilai rata-rata 0,457064369 Jmlh penghasilan ortu 0,185941085 Jmlh tggungan ortu 0,141412856 Jmlh saudara kandung 0,183579646 1 , 0  n RI CI 1 , 0  n RI CI
Misalkan A adalah matriks
perbandingan  berpasangan,  dan  w  adalah vektor  bobot,  maka  konsistensi  dari  vektor bobot w dapat diuji sebagi berikut:
– hitung: (A)(w T )
maks = t
0,535905681 0,428571429 0,469043152 0,394736843 X 0.4570 = 0,4633371 0,17845660 0,142857143 0,156285179 0,394736843 0.1859 0,2026446 0,107181137 0,285714286 0,093808631 0,078947369 0.1414 0,1298472 0,17845660 0,142857143 0,281425892 0,131578948 0.1835 0,17205 t = 1/4 ((0,4633/0,4570) + (0,2026/0,1859) + (0,1298/0,1414) + (0,17205/0,1835)) t = 0,98979605 C.I = (t-4)/(4-1) = (0,98979605 - 4)/(3) = -1,0035 Batas ketidak konsistensi yang ditetapkan Saaty, diukur dengan
menggunakan  Rasio  Konsistensi  (CR),  yakni perbandingan indeks konsistensi dengan nilai pembangkit  random  (RI)  seperti  yang ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 8 Nilai Indeks Random
N 1 2 3 4 5 R.I 0 0 0.58 0.9 1.12 6 7 8 9 1.24 1.32 1.41 1.45
Dengan  demikian,  Rasio  konsistensi dapat dirumuskan :
= -1,0035/0.9 = -1,115 Jadi  CR  = -1,115  sehingga  matriks berpasangan untuk kriteria tidak konsisten.
4 Penutup
4.1  Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan mengenai sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi beasiswa miskin di  SMA  N  9  Padang  yang  dibuat  dengan
menggunakan  metode Analityc  Hierarchy Prosess (AHP) dan  bahasa  pemrograman Visual  Basic  6.0 maka  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  implementasi  sistem  dapat mempermudah  menyeleksi  siswa  untuk mendapatkan  beasiswa  miskin  dengan  data penilaian menurut kriteria yang telah ditetapkan.

## 4.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan dalam membangun sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi beasiswa miskin dengan menggunakan metode Analityc Hierarchy Prosess (AHP) yaitu: 1. Sebaiknya pihak sekolah dapat menambahkan  beberapa  kriteria  untuk mengoptimalkan  hasil  dari  perhitungan metode Analityc  Hierarchy  Prosess
(AHP).
2. Sistem ini masih dibangun dalam bentuk standalone yang nantinya dapat dikembangkan  kedalam  sistem  berbasis web.

## Daftar Pustaka
Anggraini,  Fitri.  2010. Sistem  Pendukung
Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa  Berbasis  Web  (Studi  Kasus Institut Teknologi Padang) Efendi,  Rika.  2014. Sistem  pendukung Keputusan Seleksi  Account  Officer Berprestasi Bank Mega Syariah Padang Dengan Metode AHP. Kadir,  Abdul.  2008. Belajar  Database Menggunakan  MySQL.  Yogyakarta  : Andi. Kristanto, Harianto. 2004. Konsep &
Perancangan  Database.  Yogyakarta  : Andi.
Pamungkas.  2000. Tip  dan Trik  Microsoft Visual  Basic  6.0.  Jakarta  :  PT  Elex Media Komputindo.
Subakti,  Irfan.  2002. Sistem  Pendukung Keputusan (Decision Support System) http://directory.umm.ac.id/tik/Buku_Pa nduan_SPK.pdf
Suryadi,  K,  Ramdhani,  A.  2003. Sistem Pendukung  Keputusan.  Bandung  : Rosda.
Syaifullah.  2010. Pengenalan  Metode  AHP (Analytical Hierarchy Process) http://syaifullah08.files.wordpress.com/2010/ 02/pengenalan-analytical-hierarchy- process.pdf

## 
        n i n t 1 T T w pada i - ke elemen ) (A)(w pada i - ke elemen 1
Turban,  E.,  and Aronson,  J.E., 2001,
Decission  Support  System    and Intelligent System, 6 th Edition, Prentice
Hall, Inc., New Jersey. Wibowo,  Henry  S  dkk.  2009. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan  Penerima  Beasiswa  Bank BRI  Menggunakan  FMADM  (Studi Kasus : Mahasiswa Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia).
http://www.stikombinaniaga.ac.id/jour nal/66fdggh345.pdf