Kombinasi Metode AHP dan TOPSIS untuk Rekomendasi Penerima Beasiswa SMK Berbasis Sistem Pendukung Keputusan
M. Rasyid Ridho 1 , Hairani Hairani 2,* , Kurniadin Abd Latif 3 , Rifqi Hammad 4
1 2 Fakultas Teknik dan Desain, Ilmu Komputer, Universitas Bumigora, Mataram, Indonesia
3 4 Fakultas Teknik dan Desain, Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Bumigora, Mataram, Indonesia Email: 1 mrasyidridho@gmail.com, 2,* hairani@universitasbumigora.ac.id,
3 kurniadin@universitasbumigora.ac.id, 4 rifqi.hammad@univeristasbumigora.ac.id
*) Email Penulis Utama
Abstrak− SMK 2 Negeri Mataram merupakan lembaga pedidikan yang terteletak dikota mataram. Setiap tahunnya pihak SMK Negeri 2 Mataram (pihak humas) melakukan seleksi beasiswa bagi siswa yang memiliki nilai akademik bagus tetapi tidak  mampu secara ekonomi. Selama ini  permasalahan yang dihadapi  oleh pihak pengambil keputusan atau humas SMK Negeri  2  Mataram  dalam  seleksi  penerima  beasiswa  adalah  waktu  yang  dibutuhkan  sangat  lama  karena  dilakukan  secara manual. Karena pihak humas SMK Negeri 2 mataram memilih siswa yang berhak mendapatkan bantuan beasiswa dengan cara verifikasi manual. Cara ini tentunya akan menyebabkan banyak terjadinya salah sasaran dalam pembagiannya, dimana yang dianggap mampu, bisa mendapatkan beasiswa tersebut, sedangkan yang dianggap tidak mampu tidak mendapatkannya. Tidak hanya  itu,  pihak  humas  juga  kesulitan  dalam  penentuan  penerima  beasiswa  dikarenakan  antar  calon  penerima  memiliki kesamaan nilai setiap kriteria yang digunakan. Adapun kriteria yang digunakan dalam seleksi penerima beasiswa adalah nilai rata-rata,  penghasilan  orang  tua,  tanggungan  orang  tua,  jarak  tempat  tinggal,  dan  kehadiran.  solusi  yang  ditawarkan  pada penelitian ini adalah menggunakan konsep sistem pendukung keputusan dengan kombinasi metode AHP dan TOPSIS untuk seleksi penerima beasiswanya. Metode AHP digunakan untuk pembobotan secara otomatis dan mendapatkan bobot prioritas antar  kriteria  yang  digunakan,  untuk  minimalisir  terjadinya  pembobotan  secara  subyektif.  Sedangkan  metode  TOPSIS digunakan untuk melakukan perangkingan penerima beasiswa dengan cara  mengoptimalkan solusi ideal  positif dan  solusi ideal  negatif  untuk  mendapatkan  penerima  beasiswa  yang  tepat  dan  layak.  Tahapan-tahapan  dalam  pengembangan  sistem pendukung  keputusan  seleksi  penerima  beasiswa  adalah  pengumpulan  data,  perancangan  model  MADM  untuk  melihat hubungan antar kriteria dengan alternatifnya, Coding menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan Mysql . Tahapan terakhir adalah Pengujian untuk validasi hasilnya dengan perhitungan manual dan sistem. Hasil  penelitian yang didapatkan adalah kombinasi metode AHP-TOPSIS mampu dimplementasikan untuk mendapatkan alternatif terbaik sebagai penerima beasiswa. Adapun  kesimpulan  penelitian  ini  adalah  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi  penerima  beasiswa tersebut dapat memudahkan dan mempercepat pihak pengambil keputusan (pihak humas) dalam seleksi penerima beasiswa dengan transparan dan okjektif.
Kata Kunci: AHP, Topsis, Beasiswa, MADM
Abstract− SMK Negeri 2 Mataram is an educational institution located in the city of Mataram. Every year SMK Negeri 2 Mataram (PR party) selects scholarships for students who have good academic grades but are economically disadvantaged. So far, the problems faced by decision-makers or public relations of SMK Negeri 2 Mataram in selecting scholarship recipients are related to the very long time it takes because it is done manually. Because the selection and verification are done manually, of course, this method will cause a lot of wrong targets in the distribution, where those who are considered capable can get the scholarship, while those who are considered unable do not get it. Not only that, the public relations team also had difficulties in determining the scholarship recipients because the prospective recipients had the same value for each of the criteria used. The criteria used in the selection of scholarship recipients are average scores, parents 'income, parents' dependents, distance from residence to school, and attendance. The solution offered in this study is to use the concept of a decision support system with a combination of AHP and TOPSIS methods for the selection of scholarship recipients. AHP method is used for automatic weighting and to get priority weight among the criteria used, to minimize the subjective weighting. Meanwhile, the TOPSIS method is used to rank scholarship recipients by optimizing positive ideal solutions and negative ideal solutions to get proper and worthy scholarship recipients. The stages in the development of a decision support system for the selection of scholarship recipients are data collection, designing the MADM model to see the relationship between the criteria and the alternatives, coding using the PHP and MySQL programming languages. The last stage is  testing to validate the results by manual and system calculations. The results obtained are that the AHP-TOPSIS method combination can be implemented to get the best alternative as a scholarship recipient. The conclusion of this study is that the existence of a decision support system for the recommendation of scholarship recipients can facilitate and accelerate the decision-makers (public relations) in the selection of scholarship recipients transparently and objectively.
Keywords : AHP, Topsis, Scholarship, MADM

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan hal yang sangat penting dalam mendukung suatu bangsa untuk menjadi bangsa yang maju. Pendidikan  yang  baik  merupakan  cita-cita  setiap  bangsa  untuk  mewujudkan  kesejahteraan  masyarakatnya. Pendidikan  sangat  erat  kaitannya  dengan  kualitas  suatu  bangsa.  Indonesia  saat  ini  berstatus  sebagai  negara berkembang,  dimana  pendidikan  masih  bermasalah.  Disamping  sistem  yang  masih  harus  diperbaiki  dan ditingkatkan lagi, tentunya berkaitan dengan tidak meratanya masyarakatnya yang dapat mengenyam pendidikan yang disebabkan ketidak mampuannya dalam membayar biaya pendididkan. Hal ini tentunya menjadi perhatian pemerintah dalam membantu meyelesaikan permasalahan ini, Salah satunya melalui program beasiswa.
SMK 2 Negeri Mataram merupakan lembaga pedidikan yang terteletak dikota mataram. Setiap tahunnya pihak  SMK  Negeri  2  Mataram  (pihak  humas)  melakukan  seleksi  beasiswa  bagi  siswa  yang  memiliki  nilai akademik  bagus  tetapi  tidak  mampu  secara  ekonomi.  SMK  2  Negeri  mataram  saat  ini  mendapatkan  program bantuan beasiswa dalam menunjang biaya pendidikan para siswanya. Tujuan beasiswa tersebut adalah membantu para siswa kurang mampu tetapi memiliki nilai akademik yang bagus berdasarkan kriteria yang ada.
Sebelumnya SMK Negeri 2 mataram memilih siswa yang berhak mendapat bantuan beasiswa dengan cara verifikasi manual oleh pihak humas. Cara ini tentunya akan menyebabkan banyak terjadinya salah sasaran dalam pembagiannya, dimana yang dianggap mampu, bisa mendapatkan beasiswa tersebut, sedangkan yang dianggap tidak mampu tidak mendapatkannya. Tidak hanya itu, permasalahan lain yang dihadapi oleh pihak pengambil keputusan atau humas SMK Negeri 2 Mataram dalam seleksi penerima beasiswa adalah waktu yang dibutuhkan sangat  lama  karena  dilakukan  secara  manual.  Tidak  hanya  itu,  pihak  humas  juga  kesulitan  dalam  penentuan penerima beasiswa dikarenakan antar calon penerima  memiliki kesamaan nilai setiap kriteria yang digunakan. Dengan pemasalahan tersebut tentunya memerlukan cara penyelesaian yang tepat dan lebih baik dari sebelumnya sehigga beasiswa dapat diterima oleh siswa yang tepat.
Untuk mengatasi permasalahan diatas, solusi yang ditawarkan pada penelitian ini adalah menggunakan konsep sistem Pendukung keputusan. Sistem Pendukung keputusan merupakan sistem berbasis komputer untuk memudahkan  pengambil  keputusan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  semi  terstruktur.  Sistem  Pendukung Keputusan digunakan untuk menenetukan pembagian beasiswa dengan cara yang lebih baik. Sistem Pendukung Keputusan tentunya memerlukan kriteria dalam mendukung pengambilan keputusan yang tepat. Kriteria tersebut tentunya ditetepakan oleh pihak sekolah dengan mengikuti peraturan yang ada. Adapun kriteria yang digunakan dalam seleksi penerima beasiswa adalah nilai rata-rata, penghasilan orang tua, tanggungan orang tua, jarak tempat tinggal, dan kehadiran.  Adapun data siswa yang ada, kemudian akan diseleksi berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya sehingga mendapakan hasil  berupa siswa yang tepat dalam menerima beasiswa. Penelitian serupa yang sudah dilakukan peneliti sebelumnya dengan menggunakan berbagai macam metode yaitu metode C4.5[1][2], Fuzzy [3], Weighted Product (WP) [4][5], Analytical Hierarchy Process (AHP) [6][7], Fuzzy SAW[8], SAW[9][10], PROMETHEE [11], SAW-WP [12], Neural Network Backpropagation [13], dan Naïve Bayes [14]. Penelitian [15] menggunakan metode SAW dalam seleksi penerimaan beasiswa. Kriteria – kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan yaitu indeks prestasi akademik (IPK), penghasilan orang tua, prestasi yang pernah diraih, organisasi mahasiswa yang diikuti, dan jumlah tanggungan orang tua. Penelitian [16] dengan metode TOPSIS dalam pemberian beasiswa peserta didik baru, kriteria yang digunakan yaitu jumlah penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, jarak tempat tinggal, nilai rata  – rata ujian nasional dan kesanggupan tinggal  di  asrama.  Kriteria  tersebut  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Penelitian  [13]  menggunakan metode Neural  Network  Backpropagation dalam  prediksi  penerima  besiswa.  Dalam  penelitian  ini  kriteria  – kriteria  yang  digunakan  yaitu  nilai  IPK,  jumlah  sks,  status,  dan  pendapatan  orang  tua.  Dengan  menggunakan kriteria tersebut dalam penelitian ini didapatkan hasil nilai akurasi rata – rata tertinggi sebesar 99,00% serta hasil rata – rata nilai error terendah sebesar 0,000101.
Penelitian [7] menggunakan metode AHP untuk seleksi penerima beasiswa PPS di Universitas Bumigora dengan menggunakan 5 kriteria yaitu penghasilan orang tua , indeks prestasi komulatif (IPK), tanggungan orang tua, semester, dan  prestasi. Berdasarkan hasil penelitiannya, metode AHP sangat cocok untuk diterapka dalam penentuan  penerima  beasiswanya.  Penelitian  [1]  menggunakan  metode  C.45  untuk  seleksi  penerima  beasiswa PPA dengan menggunakan 125 data dan 5 kriteria. Berdasarkan hasil penelitiannya mendapatkan akurasi 92%, sensivitas 91.6%, dan spesifisitasnya 92.3%. Penelitian [4] menggunakan metode Weighted Product (WP) untuk seleksi penerima beasiswa di Raudlatul Ulum. Ada 5 Kriteria yang digunakan adalah nilai rata-rata, tingkah laku, skstrakurikuler, pendapatan orang tua, dan tanggungan orang tua. Penelitian  [10]  menggunakan  metode  SAW untuk seleksi beasiswa kurang mampu berdasarkan 4 kriteria yaitu penghasiln orang tua, pengeluaran orang tua, saudara  kandung,  dan  tanggungan  orang  tua.  Berdasarkan  hasil  penelitiannya,  metode  SAW  dapat  membantu pihak pengambil keputusan (kepala sekolah) untuk memilih calon penerima beasiswa yang tepat.
Berdasarkan kajian penelitian sebelumnya, ada perbedaan yang dilakukan pada penelitian ini yaitu pada penelitian ini melakukan kombinasi metode AHP dan TOPSIS. Metode AHP digunakan untuk pembobotan secara otomatis dan medapatkan bobot prioritas antar kriteria yang digunakan, untuk minimalisir terjadinya pembobotan secara  subyektif.  Sedangkan  metode  TOPSIS  digunakan  untuk  melakukan  perangkingan  penerima  beasiswa
dengan cara mengoptimalkan solusi ideal positif dan solusi ideal negative untuk mendapatkan penerima beasiswa yang tepat dan layak. Dengan adanya sistem Pendukung keputusan rekomendasi penerima beasiswa tersebut dapat memudahkan  dan  mempercepat  pihak  pengambil  keputusan  (pihak  humas)  dalam  seleksi  penerima  beasiswa dengan transparan dan okjektif.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari 4 tahapan, seperti yang ditunjukkan Gambar 1.
Pegumpulan data Perancangan Model MADM Coding Pengujian Hasil

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah daftar calon siswa penerima beasiswa yang diperoleh dari pihak humas  sekolah  SMK  Negeri  2  Mataram  dengan  jumlah  data  sebanyak  20  dan  menggunakan  4  kriteria  yang masing-masing ditunjukkan pada Tabel 8 dan Tabel 1.

## 2.2 Perancangan Model MADM
Multiple  Atribute  Decision  Making atau  MADM  adalah  sebuah  model  keputusan  dalam  pemilihan  beberapa alternatif  yang  memiliki  peluang  yang  sama  untuk  dipilih  berdasarkan  banyak  kriteria.  Perancangan  model keputusan MADM digunakan untuk melihat hubungan antar kriteria dengan alternatifnya yang ditunjukkan pada Gambar 2. Dalam penyelesaian model MADM dapat menggunakan beberapa metode yaitu AHP, SAW, WP dan TOPSIS.  Dalam  penelitian  ini  model  MADM  diselesaikan  dengan  cara  mengkombinasikan  metode  AHP  – TOPSIS untuk rekomendasi penerima beasiswa siswa SMK Negeri 2 mataram. Metode AHP digunakan untuk pembobotan secara  otomatis dan  medapatkan bobot prioritas antar kriteria  yang digunakan, untuk  minimalisir terjadinya pembobotan secara subyektif. Sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk melakukan perangkingan penerima beasiswa dengan cara mengoptimalkan solusi ideal positif dan negatif untuk mendapatkan penerima beasiswa yang tepat dan layak.
Gambar 2. Pemodelan MADM Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa
Tabel 1. Data Kriteria dan Sifatnya
Kode Kriteria Deskripsi Sifat Kriteria C1 Nilai rata – rata nilai rata – rata raport semester genap. range nilai  10 – 100. Benefit C2 Penghasilan orangtua Semakin kecil penghasilan orang tua semakin bagus
Range penilaian : 1. Diatas Rp. 4.000.000 2. Rp. 3.500.000 – Rp. 4.000.000 3. Rp. 3.000.000 – Rp.3.500.000 4. Rp. 2.500.000 – Rp. 3.000.000 5. Rp. 2.000.000 – Rp. 2.500.000 6. Rp. 1.500.000 – Rp. 2.000.000 7. Rp. 1.000.000 – Rp. 1.500.000 8. Rp. 500.000 – Rp. 1.000.000 9. Kurang dari  Rp. 500.000 10. Tidak Berpenghasilan Cost C3 Tanggungan orangtua Semakin banyak tanggungan orang tua semakin bagus Benefit C4 Jarak  tempat tinggal Semakin jauh jarak tempat tinggal dari sekolah, semakin bagus. Range penilian pada kriteria ini, yaitu : 1. Kurang dari 1Km
2. 1 Km – 1,5 Km 3. 1,5 Km – 2 Km 4. 2 Km – 2,5 Km 5. 2,5 Km – 3 Km 6. 3 Km – 3,5 Km 7. 3,5 Km – 4 Km 8. Diatas 4 Km Benefit C5 Kehadiran Semakin banyak kehadirannya, semakin bagus. Range peniliaian: 1. Kurang rajin : dengan jumlah tanpa
keterangan diatas 5
2. Cukup rajin : dengan jumlah tanpa keterangan diatas 2 dan dibawah 5 3. Rajin : dengan jumlah tanpa keterangan 1 4. Sangat rajin : dengan jumlah tanpa keterangan 0 atau tidak ada Benefit

## 2.2.1  Metode MADM
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  dalam  penyelesaian  permasalahan  MADM  adalah  kombinnasi metode  AHP  dan  Topsis.  Metode  AHP  digunakan  untuk  pembobotan  secara  otomatis  dan  medapatkan  bobot prioritas antar kriteria  yang digunakan, untuk minimalisir terjadinya pembobotan secara  subyektif. Sedangkan metode  TOPSIS  digunakan  untuk  melakukan  perangkingan  penerima  beasiswa  dengan  cara  mengoptimalkan solusi  ideal  positif  dan  negatif  untuk  mendapatkan  penerima  beasiswa  yang  tepat  dan  layak.  Adapun  tahapan perhitungan kombinasi metode AHP dan TOPSIS seperti berikut:
a. Tahapan Pembobotan Kriteria Seleksis Beasiswa Menggunakan Metode AHP
1. Membuat Struktur Hirarki Masalah Pada bagian ini membuat struktur hirarki masalah untuk menggambarkan tujuan, kriteria, dan alterative yang digunakan.
2. Menentukan Tingkat Kepentingan Antar Kriteria
Tahapan pertama dalam perhitungan metode AHP adalah penentuan tingkat kepentingan antar kriteria  yang  digunakan  untuk  membuat  matriks  perbandingan  berpasangannya.  Adapun  tingkat kepentingan antar kriterianya ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Tingkat kepentingan Antar Kriteria Nilai Keterangan 9 Mutlak lebih diutamakan 7 Sangat lebih diutamakan 5 Lebih diutamakan
3 Cukup diutamakan 1 Sama – sama diuatamakan
3. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
Pada bagian ini membuat matriks perbandingan berpasangan kriteria berdasarkan tingkat kepentingan antar kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya.
4. Pengujian Konsistensi Bobot Bobot yang dihasilkan akan dilakukan uji konsistensinya, jika konsisten maka bobotnya dapat digunakan tetapi jika tidak konsisten prosesnya kembali untuk menentukan tingkat kepentingan antar kriterianya.  Adapun formulasi yang digunakan untuk melakukan uji konsistensi ditunjukkan pada (1), (2), dan (3).
1 1 pada (A)(W ) pada (W ) T n T i elemen ke i t n elemen ke i            (1) 1 t n CI n    (2) n CI CR RI 
(3)
Jika C1 = 0, bobotnya konsisten Jika CR < 0,1, bobotnya cukup konsisten Jika CR > 0, bobotnya tidak konsisten
b. Tahapan Perangkingan Seleksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode TOPSIS
1. Membuat Matriks Keputusan
2. Melakukan Normalisasi Matriks Keputusan Membuat matrik keputusan ternormalisasi dengan persamaan (4).
2 1 ij ij m ij i X r X    (4) 3. Melakukan Normalisasi Terbobot pada Matriks Keputusan Ternormalisasi
Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot dengan persamaan (5).
* ij i ij y W r 
(5)
4. Menentukan Solusi Ideal Positif dan Negatif
Penentuan  solusi  ideal  positif  dan  negatif  ditentukan  berdasarkan    matriks  keputusan ternormalisasi terbobot menggunakan persamaan (6).
    1 2 1 2 , ,...... , ,...... n n A y y y A y y y           (6)
5. Menentukan jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif dan negative Dalam  penentuan  jarak  antara  alternatif  dengan  solusi  ideal  positif  dan  negative  dapat menggunakan persamaan (7) dan (8)
2
1 ( ) n i i ij j D y y       (7) 2 1 ( ) n i ij i j D y y       (8)
6. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
Penentuan nilai preferensi untuk setiap alternatif berdasarkan persamaan (9).
i i i i D V D D      (9)
Untuk mempermudah memahami tahapan seleksi penerima beasiswa SMK 2 Negeri Mataram dengan metode AHP dan Topsis, maka dibuatkan alurnya dalam bentuk flowchart yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Mulai Tentukan Tingkat
Kepentingan Antar
Kriteria
Setiap Kriteria Dibuatkan Matriks Perbandingan Berpasangan
Normalisasi Setiap Nilai pada Matriks Perbandingan Berpasangan
Menghitung Nilai Rata-Rata Setiap Kriteria untuk Dijadikan Bobot
Menghitung Nilai Eigen Maksimum
( λmaks )
Menghitung Consistency Index (CI) Berdasarkan pada Nilai Eigen
Maksimum ( λmaks ) Menghitung Consistency Ratio (CR) Uji Consistency CR Tidak Selesai Ya Metode AHP Mulai Data Kriteria Setiap Alternatif Membuat Matriks Keputusan Membuat Matriks Keputusan Ternormalisasi 2 1 ij ij m ij i x r x    Pembobotan ( W ) Setiap Keriteria
Dengan AHP Membuat Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot ij i ij y w r  Menghitung Solusi Ideal Positif dan Negatif   1 2 , , , ; n A y y y        1 2 , , , ; n A y y y      Menentukan Jarak Nilai Setiap Alternatif dengan Solusi Ideal
Positif dan Negatif
  2 1 ; n i i ij j D y y         2 1 ; n i ij i j D y y       Menentukan Nilai Preferensi Setiap Alternatif ; i i i i D V D D      Perangkingan Selesai
Metode TOPSIS
Gambar 3. Flowchart Metode AHP-TOPSIS
Pada  Gambar 3 merupakan alur penyelesain  menggunakan kombinasi  metode  AHP dan TOPSIS. Proses pertama dilakukan menggunakan metode AHP sebagai tahapan dalam menenetukan bobot secara otomatis dan
medapatkan  bobot  prioritas  antar  kriteria  yang  digunakan,  untuk  minimalisir  terjadinya  pembobotan  secara subyektif. Setelah bobot didapatkan kemudian dilakukan proses perengkingan  menggunakan  metode TOPSIS. Prinsip dari metode TOPSIS adalah menentukan alternatif, kemudian menentukannya dengan jarak terdekat dari solusi ideal positif dan juga jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Untuk hasil yang terbaik adalah alternatif yang memiliki  jarak terdekat dari solusi ideal positif. Setelah proses tersebut, kemudian dilakukan penentuan nilai preferensi dan pada akhirnya dilakukan proses perengkingan untuk mengurutkan hasilnya dari nilai terbaik.

## 2.3 Coding
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  beasiswa  SMK  Negeri  2 Mataram berbasis web menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan basis data Mysql.

## 2.4 Pengujian
Pada tahapan ini dilakukan pengujian validasi hasil perangkingan alternatif penerima beasiswa dengan metode AHP dan Topsis menggunakan perhitungan manual dengan perhitungan sistem .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini menjelaskan tahapan-tahapan penentuan siswa yang berhak menerima beasiswa dengan kombinasi metode AHP dan TOPSIS secara manual dan juga menggunakan aplikasi yang dibangun menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan Mysql sebagai basis datanya.
3.1 Implementasi Metode AHP dan Topsis
a. Tahapan Pembobotan Menggunakan Metode AHP
1. Menentukan Tingkat Kepentingan Antar Kriteria Tahapan pertama dalam perhitungan metode AHP adalah penentuan tingkat kepentingan antar kriteria yang digunakan untuk membuat matriks perbandingan berpasangannya. Adapun tingkat kepentingan antar kriteria pada penelitian ini yaitu:
a. Kriteria nilai rata – rata (C1) cukup penting [3] dibandingkan kriteria penghasilan orang tua (C2) dan  tanggungan orang tua (C3).
b. Kriteria nilai rata – rata (C1) lebih penting [5] dibandingkan kriteria jarak tempat tinggal (C4) dan kehadiran (C5).
c. Kriteria  penghasilan  orang  tua  (C2) sama  penting  [1] dibandingkan  kriteria  tanggungan orang tua (C3)
d. Kriteria penghasilan orang tua (C2) cukup penting [3] dibandingkan kriteria jarak tempat tinggal (C4) dan kehadiran (C5).
e. Kriteria tanggungan orang tua (C3) cukup penting [3] dibandingkan kriteria jarak tempat tinggal (C4) dan kehadiran (C5).
f. Kriteria kriteria jarak tempat tinggal (C4) sama penting [1] dibandingkan kriteria kehadiran (C5).
2. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan Kriterianya
Pembuatan  matriks  perbandingan  berpasangan  antar  kriterianya  berdasarkan  nilai tingkat  kepentingan  yang  sudah  didefinisikan  sebelumnya.  Adapun  matriks  keputusan perbandingan kriterianya ditunjukkan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 3 3 5 5 C2 1/3 1 1 3 3 C3 1/3 1 1 3 3 C4 1/5 1/3 1/3 1 1 C5 1/5 1/3 1/3 1 1 Tabel 4. Hasil Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 3 3 5 5 C2 0,33 1 1 3 3 C3 0,33 1 1 3 3 C4 0,2 0,33 0,33 1 1 C5 0,2 0,33 0,33 1 1
Total 2,06 5,66 5,66 13 13
3. Melakukan normalisasi pada setiap nilai matriks berpasangan dengan membagi setiap nilai pada kolom dengan nilai total masing – masing kolom.
Normalisasi nilai matriks berpasangan pada Tabel 3 dilakukan untuk menjadikan rentang nilainya 1 sampai 0. Adapun hasil normalisasi perbandingan berpasangan ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Normalisasi Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 0,4838 0,5294 0,5294 0,3846 0,3846 C2 0,1612 0,1764 0,1764 0,2307 0,2307 C3 0,1612 0,1764 0,1764 0,2307 0,2307 C4 0,0967 0,0588 0,0588 0,0769 0,0769 C5 0,0967 0,0588 0,0588 0,0769 0,0769 Total 1 1 1 1 1 4. Menentukan nilai rata – rata matriks kriteria dengan cara menjumlahkan seluruh nilai perbaris dan dibagi dengan jumlah kriteria yang ada.
Hasil nilai  rata – ratanya ditunjukkan pada Tabel 6
Tabel 6. Hasil Bobot Setiap Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Rata – Rata C1 0,4838 0,5294 0,5294 0,3846 0,3846 0,4624 C2 0,1612 0,1764 0,1764 0,2307 0,2307 0,1951 C3 0,1612 0,1764 0,1764 0,2307 0,2307 0,1951 C4 0,0967 0,0588 0,0588 0,0769 0,0769 0,0736 C5 0,0967 0,0588 0,0588 0,0769 0,0769 0,0736
Nilai rata – rata yang ditunjukkan pada Tabel 6 digunakan sebagai bobotnya untuk perhitungan pada  metode  Topsis  dalam  pembuatan  normalisasi  terbobotnya.  Nilai  bobot  yang  dihasilkan  oleh metode  AHP  tidak  bisa  digunakan  secara  langsung,  tetapi  harus  terlebih  dahulu  uji  konsistensinya. Adapun  daftar  bobot  yang  didapatkan  dari  metode  AHPnya  adalah W    =  [0.4624,  0.1951,  0.1951, 0.0736, 0.0736]
.
5. Mencari nilai Lamda masksimum (λmaks ) kemudian akan digunakan untuk mengukur konsistensi Untuk  mendapatkan  nilai  λmaks,    dapat  dihitung  dengan  konsep  perkalian  matriks  antara matriks  perbandingan  berpasangan  pada  Tabel  4  dan  nilai  bobot transpose .  Adapun  proses perhitungannya ditunjukkan pada Gambar 4 dan hasil nilai lamda maksimumnya ditunjukkan pada Tabel 7.
0,4624 2,3698 1 3 3 5 5 0,1951 0,9863 0,33 1 1 3 3 0,1951 = 0,9863 0,33 1 1 3 3 0,0736 0,3698
0,2 0,33 0,33 1 1
0,0736 0,2962 0,2 0,33 0,33 1 1
                                              Gambar 4. Proses Perhitungan λmaks Tabel 7. Nilai Lamda Maskimum (λmaks) C1 C2 C3 C4 C5 W Lamda Maks C1 0,4838 0,5294 0,5294 0,3846 0,3846 0,4624 2,3698 C2 0,1612 0,1764 0,1764 0,2307 0,2307 0,1951 0,9863 C3 0,1612 0,1764 0,1764 0,2307 0,2307 0,1951 0,9863 C4 0,0967 0,0588 0,0588 0,0769 0,0769 0,0736 0,3698
C5 0,0967 0,0588 0,0588 0,0769 0,0769 0,0736 0,2962

## 6. Mencari nilai t
Nilai  t  didapat  dengan  setiap  sel  nilai 𝜆 max  dibagi  dengan  setiap  sel  nilai  rata  –  rata  dan ditambahkan kemudian dibagi dengan jumlah data kriteria.
𝑡 = 1 5 ∗ (( 2.3698 0.4624 ) + ( 0.9863 0.1951 ) + ( 0.9863 0.1951 ) + ( 0.3698
0.0736 ) + ( 0.2962
0.1951 )) = 𝟓, 𝟎𝟓𝟒𝟓 7. Menghitung Consistency Index (CI) Untuk menghitung consistency index persamaan (2). 𝐶𝐼 = 5,0545 − 5 5 − 1 = 𝟎, 𝟎𝟏𝟑𝟔 8. Menghitung Consistency Ratio (CR) Perhitungan nilai consistency ratio dengan cara nilai CI dibagi dengan nilai Random Index (RI). Pada  penelitian  ini  menggunakan  5  kriteria,  sehinggan  nilai  RI  adalah  1,12.  Adapun  proses perhitungan CI menggunakan persamaan (3).
𝐶𝑅 = 0,0136 1,12 = 𝟎, 𝟎𝟏𝟐𝟐
Berdasarkan nilai CR yang dihasilkan ( 0,0122 )  <  0,1 maka bobot setiap kriteria dapat dikatakan konsisten. Sehingga bobot yang didapatkan menggunakan metode AHP dapat digunakan.
b. Tahapan Perangkingan Calon Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Topsis
1. Pembuatan data alternatif beserta kriterianya dalam bentuk matriks keputusan. Tahapan pertama adalah membuat matriks keputusan berdasarkan data alternatif beserta kriteria calon  penerima  beasiswa  siswa  SMK  Negeri  2  Mataram  yang  didapatkan  dari  pihak  humasnya. Adapun matriks keputusannya ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Matriks Keputusan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Aditya Rahmadi 86 3 3 8 1 Alma Ariana 87 8 2 5 4 Anisa Ulansari 79 9 3 7 2 Arya Budiman 85 3 5 4 4 Ayu Diastini 88 6 2 8 1 Baiq Ayu 82 3 1 6 3 Cecar Nurcahyadi 82 3 5 8 4 Eka Sabrina 83 6 3 7 4 Leli Dwi Pratiwi 86 1 1 3 4 Hofifah 86 3 2 6 3 Yusril Ihza Islami 81 4 2 4 2 Yulanda Debora 86 9 5 6 3 Yudha Krisnadi 82 3 4 6 3 Wina Wulandari 79 6 3 8 3 Risma Yuninda 80 4 1 5 4 Regar Febryan Adha 89 10 3 6 4 Norma Noviani 84 6 2 4 4 Muhammad Riyandana Putra 81 6 1 6 4 Muchamad Ruchyat Cahyana 85 6 5 4 2 Mona Febrianti 83 5 1 8 3
2. Pembuatan matriks keputusan ternormalisasi
Hasil normalisasi  matriks keputusannya ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Matriks Keputusan Ternormalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Aditya Rahmadi 0.2296 0.1173 0.2200 0.2908 0.0687 Alma Ariana 0.2323 0.3128 0.1466 0.1817 0.2747 Anisa Ulansari 0.2109 0.3519 0.2200 0.2544 0.1374
Arya Budiman 0.2269 0.1173 0.3666 0.1454 0.2747 Ayu Diastini 0.2350 0.2346 0.1466 0.2908 0.0687 Baiq Ayu 0.2189 0.1173 0.0733 0.2181 0.2060 Cecar Nurcahyadi 0.2189 0.1173 0.3666 0.2908 0.2747 Eka Sabrina 0.2216 0.2346 0.2200 0.2544 0.2747 Leli Dwi Pratiwi 0.2296 0.0391 0.0733 0.1090 0.2747 Hofifah 0.2296 0.1173 0.1466 0.2181 0.2060 Yusril Ihza Islami 0.2163 0.1564 0.1466 0.1454 0.1374 Yulanda Debora 0.2296 0.3519 0.3666 0.2181 0.2060 Yudha Krisnadi 0.2189 0.1173 0.2933 0.2181 0.2060 Wina Wulandari 0.2109 0.2346 0.2200 0.2908 0.2060 Risma Yuninda 0.2136 0.1564 0.0733 0.1817 0.2747 Regar Febryan Adha 0.2376 0.3910 0.2200 0.2181 0.2747 Norma Noviani 0.2243 0.2346 0.1466 0.1454 0.2747 Muhammad Riyandana Putra 0.2163 0.2346 0.0733 0.2181 0.2747 Muchamad Ruchyat Cahyana 0.2269 0.2346 0.3666 0.1454 0.1374 Mona Febrianti 0.2216 0.1955 0.0733 0.2908 0.2060
3. Membuat  matriks ternormalisasi terbobot dengan menggunakan bobot prioritas yang didapat dengan metode AHP
Perhitungan matiks ternormalisasi terbobot dengan cara melakukan perkalian antara nilai setiap alternatif pada matriks keputusan ternormalisasi dikalikan dengan nilai bobot yang dihasilkan dari metode AHP.
Adapun hasil matriks keputusan ternormalisasi terbobot ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Aditya Rahmadi 0.1062 0.0229 0.0429 0.0214 0.0051 Alma Ariana 0.1074 0.0610 0.0286 0.0134 0.0202 Anisa Ulansari 0.0975 0.0687 0.0429 0.0187 0.0101 Arya Budiman 0.1049 0.0229 0.0715 0.0107 0.0202 Ayu Diastini 0.1087 0.0458 0.0286 0.0214 0.0051 Baiq Ayu 0.1012 0.0229 0.0143 0.0161 0.0152 Cecar Nurcahyadi 0.1012 0.0229 0.0715 0.0214 0.0202 Eka Sabrina 0.1025 0.0458 0.0429 0.0187 0.0202 Leli Dwi Pratiwi 0.1062 0.0076 0.0143 0.0080 0.0202 Hofifah 0.1062 0.0229 0.0286 0.0161 0.0152 Yusril Ihza Islami 0.1000 0.0305 0.0286 0.0107 0.0101 Yulanda Debora 0.1062 0.0687 0.0715 0.0161 0.0152 Yudha Krisnadi 0.1012 0.0229 0.0572 0.0161 0.0152 Wina Wulandari 0.0975 0.0458 0.0429 0.0214 0.0152 Risma Yuninda 0.0988 0.0305 0.0143 0.0134 0.0202 Regar Febryan Adha 0.1099 0.0763 0.0429 0.0161 0.0202 Norma Noviani 0.1037 0.0458 0.0286 0.0107 0.0202 Muhammad Riyandana Putra 0.1000 0.0458 0.0143 0.0161 0.0202 Muchamad Ruchyat Cahyana 0.1049 0.0458 0.0715 0.0107 0.0101 Mona Febrianti 0.1025 0.0382 0.0143 0.0214 0.0152
4. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Nilai solusi ideal positif dan solusi ideal negatif pada masing – masing kriterianya, ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif C1 C2 C3 C4 C5 A+ 0,1099 0,0076 0,0715 0,0214 0,0202 A- 0,0975 0,0763 0,0143 0,0080 0,0051
5. Menentukan jarak solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Tabel 12. Hasil Nilai Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif Alternatif Jarak Solusi Ideal D+ D- Aditya Rahmadi 0.0329 0.0627 Alma Ariana 0.0690 0.0240 Anisa Ulansari 0.0687 0.0315 Arya Budiman 0.0193 0.0789 Ayu Diastini 0.0577 0.0379 Baiq Ayu 0.0601 0.0542 Cecar Nurcahyadi 0.0175 0.0797 Eka Sabrina 0.0483 0.0437 Leli Dwi Pratiwi 0.0589 0.0694 Hofifah 0.0460 0.0566 Yusril Ihza Islami 0.0509 0.0481 Yulanda Debora 0.0614 0.0590 Yudha Krisnadi 0.0233 0.0692 Wina Wulandari 0.0493 0.0440 Risma Yuninda 0.0631 0.0463 Regar Febryan Adha 0.0746 0.0324 Norma Noviani 0.0587 0.0346 Muhammad Riyandana Putra 0.0697 0.0319 Muchamad Ruchyat Cahyana 0.0400 0.0654 Mona Febrianti 0.0653 0.0408
6. Menentukan nilai preferensi Tabel 13. Nilai Preferensi Alternatif Hasil Akhir Aditya Rahmadi 0.6559 Alma Ariana 0.2578 Anisa Ulansari 0.3145 Arya Budiman 0.8036 Ayu Diastini 0.3968 Baiq Ayu 0.4743 Cecar Nurcahyadi 0.8197 Eka Sabrina 0.4748 Leli Dwi Pratiwi 0.5411 Hofifah 0.5516 Yusril Ihza Islami 0.4861 Yulanda Debora 0.4901 Yudha Krisnadi 0.7482 Wina Wulandari 0.4718 Risma Yuninda 0.4233 Regar Febryan Adha 0.3029 Norma Noviani 0.3707 Muhammad Riyandana Putra 0.3139 Muchamad Ruchyat Cahyana 0.6202 Mona Febrianti 0.3847

## 7. Perangkingan
Hasil akhir yang didapatkan menggunakan metode Topsis, dilakukan perangkingan berdasarkan nilai  terbesar  dari  tiap-tiap  calon  penerima  beasiswa  atau  alternatif.  Hasil  perangkingannya ditunjukkan pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Perangkingan No. Alternatif Hasil Akhir 1. Cecar Nurcahyadi 0.8197 2. Arya Budiman 0.8036 3. Yudha Krisnadi 0.7482
4. Aditya Rahmadi 0.6559 5. Muchamad Ruchyat Cahyana 0.6202 6. Hofifah 0.5516 7. Leli Dwi Pratiwi 0.5411 8. Yulanda Debora 0.4901 9. Yusril Ihza Islami 0.4861 10. Eka Sabrina 0.4748 11. Baiq Ayu 0.4743 12. Wina Wulandari 0.4718 13. Risma Yuninda 0.4233 14. Ayu Diastini 0.3968 15. Mona Febrianti 0.3847 16. Norma Noviani 0.3707 17. Anisa Ulansari 0.3145 18. Muhammad Riyandana Putra 0.3139 19. Regar Febryan Adha 0.3029 20. Alma Ariana 0.2578
Sedangkan hasil perhitungan penerima beasiswa berbasis AHP-TOPSIS menggunakan sistem, ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 4. Hasil Perangkingan Sistem Rekomendasi Penerima Beasiswa
Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS  dapat digunakan untuk rekomendasi penerima beasiswa siswa SMK Negeri 2 mataram. Metode AHP digunakan untuk pembobotan secara otomatis dan mendapatkan bobot prioritas antar kriteria yang digunakan, untuk minimalisir terjadinya pembobotan secara subyektif. Sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk melakukan perangkingan penerima beasiswa dengan cara mengoptimalkan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif untuk mendapatkan penerima beasiswa  yang tepat dan layak. Dengan adanya sistem Pendukung keputusan rekomendasi penerima beasiswa tersebut dapat memudahkan dan mempercepat pihak pengambil keputusan (pihak humas) dalam seleksi penerima  beasiswa  dengan  transparan  dan  okjektif.  Adapun  hasil  validasi  perhitungan  secara  sistem  maupun manual menghasilkan hasil perangkingan alternatif yang sama.

## 4. KESIMPULAN
Beasiswa merupakan bantuan biaya pendidikan yang diberikan kepada penerima yang layak dan tepat berdasarkan ketentuan dari beasiswa itu sendiri. Dalam menenetukan penerima beasiswa pihak sekolah melakukan seleksi dan verifikasi berkenaan dengan data calon penerima beasiswa. Seleksi dan verifikasi manual memiliki proses yang panjang dan membutuhkan waktu yang lama dalam menenetukan penerima beasiswa. Selain itu seleksi manual cenderung terjadi tidak transparansi dan tidak objektif. Sistem pendukung keputusan merupakan salah satu solusi
dalam permasalahan ini. Dalam sistem pendukung keputusan terdapat beberapa kriteria yang merupakan acuan dalam menentukan penerima beasiswa yang layk dan tepat. Kriteria dalam menentukan penerima beasiswa pada SMK Negeri 2 Mataram antara lain : nilai rata-rata, penghasilan orang tua, tanggungan orang tua, jarak tempat tinggal dengan sekolah, serta kehadiran siswa. Selain kriteria, terdapat metode sistem pendukung keputusan yang digunakan dalam menenetukan penerima beasiswa adalah kombinasi antara metode AHP dan metode TOPSIS. Metode AHP digunakan untuk pembobotan secara otomatis dan mendapatkan bobot prioritas antar kriteria yang digunakan,  untuk  minimalisir terjadinya  pembobotan secara  subyektif. Sedangkan  metode TOPSIS  digunakan untuk melakukan perangkingan penerima beasiswa dengan cara mengoptimalkan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif untuk mendapatkan penerima beasiswa yang tepat dan layak. Hasil penentuan bobot terhadap kriteria menggunakan menggunakan metode AHP mendapatkan nilai Consistency Ratio (CR) = 𝟎, 𝟎𝟏𝟐𝟐 . Berdasarkan nilai  CR  yang  dihasilkan    <    0,1  maka  bobot  setiap  kriteria  dapat  dikatakan  konsisten.  Sehingga  bobot  yang didapatkan  menggunakan  metode  AHP  dapat  digunakan.  Selain  itu,  metode  AHP  dapat  menentukan  bobot prioritas antar kriteria, sehingga  mengetahu urutan kriteria-kriteria  yang krusial dalam  menenetukan penerima beasiswa.  Dalam  hal  ini  kriteria  yang  memiliki  bobot  paling  berpengaruh  adalah  kriteria  harga  dengan  bobot 0,4624 . Sedangkan metode TOPSIS dilakukan untuk menenetukan solusi ideal posisitif sebagai nilai terbaik dan solusi ideal negatif sebagai nilai terburuk, kemudian dilakukan proses perhitungan jarak nilai dari masing-masing siswa dengan nilai terbaik atau solusi ideal posisitif. Dari proses penentuan perangkingan dengan menggunakan metode TOPSIS tersebut didapatkan siswa yang berhak mendapatkan beasiswa dengan berdasarkan nilai tertinggi yaitu Cecar Nurcahyadi = 0.8197, Arya Budiman = 0.8036, Yudha Krisnadi = 0.7482, dan seterusnya. Dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan sebagai rekomendasi dalam menentukan penerima beasiswa tersebut dapat memudahkan  dan  mempercepat  pihak  pengambil  keputusan  (pihak  humas)  dalam  seleksi  penerima  beasiswa dengan transparan dan okjektif. Selain itu, sistem ini dapat digunakan kembali pada proses seleksi dan verifikasi penerima beasiswa di periode selanjutnya tanpa harus mengulang dari proses awal.

## REFERENCES
[1] A. S. Suweleh, D. Susilowati, and Hairani Hairani, “Aplikasi Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma C4.5,” . Jurnal BITe , vol. 2, no. 1, pp. 12–21, 2020.
[2] H. Hairani, A. S. Suweleh, and D. Susilowaty, “Penanganan Ketidak Seimbangan Kelas Menggunakan Pendekatan Level Data,” Jurnal Manajemen, Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer , vol. 20, no. 1, pp. 109–116, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.846.
[3] Y. I. Kurniawan, D. Pungki, and A. Windiasani, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Kelolosan Beasiswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Menggunakan Metode Fuzzy,” Jurnal Teknik Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 13–17, 2017.
[4] R. Roni, S. Sumijan, and J. Santony, “Metode Weighted Product dalam Pemilihan Penerima Beasiswa Bagi Peserta Didik,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 1, no. 3, pp. 87–93, 2017.
[5] B. Subaeki, M. Irfan, R. S. Adipradana, C. N. Alam, and M. A. Ramdhani, “Decision support system design of higher education scholarship recipients with android-based,” in Journal of Physics: Conference Series , Nov. 2019, vol. 1280, no. 2, pp. 1–6, doi: 10.1088/1742-6596/1280/2/022016.
[6] R. Andriani, R. F. Amanullah, D. Ninosari, and Kusrini, “Optimization of Clustering Algorithm on Decision Support System of Scholarship Recipients Using Analytical Hierarchy Process Method,” in Journal of Physics: Conference Series , Dec. 2018, vol. 1140, no. 1, pp. 1–9, doi: 10.1088/1742-6596/1140/1/012028.
[7] T.  Noviyanti,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Dalam  Penerimaan  Beasiswa  PPA  Menggunakan  Metode  Analytic Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus: Universitas Gunadarma),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 1, pp. 35–45, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i1.1932.
[8] L. Laurentinus, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Mahasiswa Penerima Beasiswa menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW),” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 4, no. 1, pp. 133–137, Sep. 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1559.
[9] N.  Faizah,  D.  Prastiyanto,  and  S.  Seno  Adi,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  pada  Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa,” Edu Komputika J. , vol. 4, no. 1, pp. 55–61, 2017, [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/edukom.
[10] A. Topadang, I. Irwansyah, and S. Safruddin, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting(Saw) Untuk Pemilihan
Beasiswa Kurang Mampu Pada Sekolah Dasar Katolik Hati Kudus Samarinda,” Just TI (Jurnal Sains Terap. Teknol. Informasi) , vol. 12, no. 2, p. 66, Jul. 2020, doi: 10.46964/justti.v12i2.377.
[11] M. M. D. Widianta, T. Rizaldi, D. P. S. Setyohadi, and H. Y. Riskiawan, “Comparison of Multi-Criteria Decision Support  Methods  (AHP,  TOPSIS,  SAW  &  PROMENTHEE)  for  Employee  Placement,”  in Journal  of  Physics: Conference Series , Feb. 2018, vol. 953, no. 1, pp. 1–5, doi: 10.1088/1742-6596/953/1/012116.
[12] A.  Arifin  and  R.  A.  Fadillah,  “Implementasi  Metode  Attribute  Decission  Making  (MADM)  untuk  Menentukan Kawasan Penanaman Bakau,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 14, no. 1, pp. 86–92, 2016.
[13] A.  Pujianto,  K.  Kusrini,  and  A.  Sunyoto,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Prediksi  Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 157–162, May 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852631.
[14] A.  Sumiah  and  N.  Mirantika,  “Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes  untuk  Rekomendasi Penentuan Mahasiswa Penerima Beasiswa pada Universitas Kuningan,” Buffer Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[15] W. Supriyanti, “Rancang bangun aplikasi sistem pendukung keputusan penerima beasiswa dengan metode SAW,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 1, no. 1, pp. 67–75, 2013.
[16] N.  G.  Perdana  and  T.  Widodo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Kepada  Peserta  Didik  Baru Menggunakan Metode TOPSIS,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2013 (Semantik 2013) , 2013, pp. 265–272.