## PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA DENGAN METODE SAW DAN TOPSIS : STUDI KASUS UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH TANGERANG
ACHMAD FAIZ 1 , NURCHOLIS ALI SYA’BANA 2 , MUHAMMAD HAFIZ 3 1,2,3 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Program Pascasarjana, Universitas Budi Luhur
Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5869225
E-mail : achmadfaiz8@gmail.com, Nurcholisali1@gmail.com, Muhammad.hafiz862@gmail.com

## Abstrak
Pemberian  beasiswa  merupakan  program  kerja  yang  ada  di  setiap  universitas.  Dengan  tujuan  untuk meringankan biaya bagi mahasiswa yang kurang mampu. Masalah yang dihadapi saat seleksi adalah membutuhkan waktu yang lama dalam merekap data calon penerima dan sulit memberikan hasil yang sesuai sehingga kurang tepat sasaran dalam menentukan pemberian beasiswa. Tujuannya bagaimana mengembangkan  rancangan  sistem  pendukung  keputusan  agar  tepat  sasaran  dan  bisa  membantu pengambil  keputusan  agar  lebih  cepat  dalam  menentukan  penerima  beasiswa.  Salah  satu  cara  yang dapat digunakan dalam  proses  seleksi  dengan menggunakan  metode Saw  dan  Topsis. Karena konsep yang  sederhana,  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien  dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur kinerja  relatif  dari  setiap  alternatif  keputusan  dalam  bentuk  matematis  sederhana.  Adapun  kriteria yang digunakan adalah IPK, Pendapatan orang tua, Tanggungan orang tua, keikutsertaan organisasi dan semester. Hasil dari penelitian dengan menggabungkan metode Saw dan Topsis berhasil dibangun sehingga  hasil  yang  diberikan  lebih  tepat  sasaran  dan  dapat  mempercepat  waktu  dalam  menyeleksi data pemberian beasiswa.
Kata kunci : Beasiswa, Sistem Pendukung Keputusan, Kriteria, SAW, TOPSIS

## Abstract
Scholarships  are  a  work  program  in  every  university.  With  the  aim  of  reducing  costs  for underprivileged students. The problem faced during the selection process is that it takes a long time to recapitulate  prospective  recipient  data  and  it  is  difficult  to  provide  appropriate  results  so  that  it  is  not well  targeted  in  determining  the  awarding  of  scholarships.  The  goal  is  to  develop  a  decision  support system  design  so  that  it  is  right  on  target  and  can  help  decision  makers  more  quickly  determine  the recipients of scholarships. One method that can be used in the selection process is by using the Saw and Topsis methods. Because the concept is simple, easy to understand, its computation is efficient and has the  ability  to  measure  the  relative  performance  of  each  decision  alternative  in  a  simple  mathematical form.  The  criteria  used  are  the  GPA,  income  of  parents,  dependents  of  parents,  participation  in organizations  and  semesters.  The  results  of  the  research  by  combining  the  Saw  and  Topsis  methods have  been  successfully  built  so  that  the  results  given  are  more  targeted  and  can  speed  up  the  time  in selecting scholarship data.
Keywords: Scholarship, Decision Support System, Criteria, SAW, TOPSIS

## PENDAHULUAN
Pemberian  beasiswa  merupakan  program kerja  yang  ada  di  setiap  universitas  untuk meringankan biaya mahasiswa dalam menempuh
masa  studinya.  Pemberian  beasiswa  dilakukan secara  selektif  sesuai  aturan  yang  telah ditentukan.
Tangerang, Januari 2020 pp. 49-59
Universitas Muhammadiyah Tangerang menyediakan  program  beasiswa  dalam  satu tahun  dua  kali  pada  semester  ganjil  dan  genap,
Biro Administrasi dan Akademik Kemahasiswaan (BAAK) sebagai panitia menyalurkan beasiswa yang layak mendapatkan. Masalah  yang  dihadapi  saat  seleksi  yang dilakukan  yaitu  membutuhkan  waktu  yang  lama dalam  merekap  data  karena  harus  dilakukan satu-persatu
sehingga proses berjalan lambat, padahal banyak data calon penerima beasiswa yang mendaftarkan  diri.  Kondisi  ini  menyebabkan kurang  tepat  sasaran  dalam  menentukan  yang berhak mendapatkan.
Solusi  dari  masalah  yang  dihadapi  adalah mengembangkan suatu sistem pendukung keputusan  dengan  menerapkan  suatu  metode perangkingan yang dapat mempermudah menentukan  pemberian  beasiswa  agar  tepat sasaran yaitu dengan menggunakan metode Saw melakukan pembobotan kriteria dan menormalisasikan  matriks  R  dan  metode  Topsis melakukan  perangkingannya  dari  nilai  bobot yang  didapat  pada  Saw.  Karena  konsep  yang sederhana,  mudah  dipahami,  komputasinya efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang sederhana. Dengan metode ini sehingga mendapatkan  hasil  yang  lebih  tepat  sasaran  dan dapat  mempercepat  waktu  dalam  menyeleksi data pemberian beasiswa.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  atau Dicision 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  tidak  terstruktur, dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti bagaiamana keputusan seharusnya dibuat[1].

## Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  yang  sering  dikenal  dengan istrilah penjumlahan terbobot. Konsep dasar dari metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dar  rating  kinerja  pada  setip  alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada.

## {
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Jika j adalah atribut biaya (cost)
Keterangan:
Rij = nilai rating kinerja normalisasi
Xij  =  nilai  atribut  yang  dimiliki  dariu  setiap kriteria
Max xij = nilai terkecil dari setiap kriteria
Benefit  = nilai terbesar adalah terbaik Cost = nilai terkecil adalah terbaik
Technique  for  Order  Preference  by  Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode Topsis adalah kategori Multi Criteria Decision  Making  (MCDM) yaitu  Teknik pengambilan  keputusan  dari  beberapa  pilihan alternatif yang ada. Bertujuan untuk menentukan solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif. Kriteria  manfaat  merupakan  kriteria  dimana ketika  nilai  tersebut  semakin  besar  makan semakin  layak  untuk  dipilih.  Sedangkan  kriteria biaya merupakan kebalikan dari kriteria manfaat, apabila  semakin  kecil  nilai  tersebut  mkan  akan semakin layak untuk dipilih.
TOPSIS  memerlukan  rating  kinerja  setiap alternatif  Ai  pada  setiap  kriteria  Cj  yang ternormalisasi yaitu:
√∑
i = 1, 2, …, m; dan j = 1, 2, ….n.
Solusi  ideal  positif  A+  dan  solusi  ideal  negatif A-  dapat  ditentukan  berdasarkan  rating  bobot ternormalisasi (yij) sebagai: =
y ij = w i r ij (1.3)
( ) ( )
Dengan i = 1, 2, …, m; dan j = 1, 2, …n.
Dengan
{

## {
Jarak  antara  alternatif  Ai  dengan  solusi  ideal positif dan negatif dirumuskan dengan:
√∑( )
Dimana
D i + =  Jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal positif.
= Elemen solusi ideal positif [i].
=  Elemen  matriks  ternormalisasi  terbobot [i][j].
Jarak  antara  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal negatif dirumuskan sebagai berikut :
√∑( )
D i - =  Jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal negatif.
= Elemen solusi ideal negatif [i].
=  Elemen  matriks  ternormalisasi  terbobot [i][j].
Menentukan  Nilai  Preferensi  untuk  setiap alternatif dirumuskan dengan:

## Dimana
V i =  Kedekatan  tiap  alternatif  terhadap  solusi ideal.
=  Jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal positif.
=  Jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal negatif.
Nilai V i yang  lebih  besar  menunjukan  bahwa alternatif ke-i lebih dipilih.
Dalam  metode  TOPSIS,  alternatif  yang  optimal adalah  yang  paling  dekat  dengan  solusi  ideal positif dan paling jauh dari solusi ideal negatif.

## Kerangka Konsep

## Gambar 1. Kerangka Konsep
Kondisi Awal atau Masalah
Panitia  kesulitan  dalam  memberikan  hasil  yang sesuai  sehingga  kurang  tepat  sasaran  dan banyaknya  data  calon  penerima  beasiswa  yang masuk  sehingga  butuh  waktu  yang  lama  dalam menentukan  beasiswa  dengan  kriteria  yang ditentukan.
Proses
Setelah  diketahui  masalah  yang  ada  kemudian merancang  sebuah  sistem  penentuan  penerima beasiswa dengan mengumpulkan informasi yang dikumpulkan.
Analisa dan Pengembangan
Sistem  dibangun  menggunakan  PHP  dan menganalisa  perhitungan  dilakukan  dengan menggunakan  penggabungan  metode  Saw  dan Topsis.
Diharapkan  mampu  memberikan  hasil  yang sesuai  dan  sistem  dapat  membantu  pengambil keputusan  dalam  memberikan  beasiswa  lebih efisien dengan kriteria yang sudah ada.

## METODOLOGI PENELITIAN
Tabel 1: Tabel Kriteria Benefit dan Cost
Kod e Kriteria Tipe Keterangan C1 Nilai IPK Benefi t (+) Semakin tinggi nilainya maka semakin berpeluang C2 Pendapatan Orang Tua Cost (- ) Semakin rendah nilainya maka semakin berpeluang C3 Jumlah Tanggungan Orang Tua Benefi t (+) Semakin tinggi nilainya maka semakin berpeluang C4 Keikutsertaa n Organisasi Mahasiswa Benefi t (+) Semakin tinggi nilainya maka semakin berpeluang C5 Semester Benefi t (+) Semakin tinggi nilainya maka semakin berpeluang
Berikut  adalah  kriteria-kriteria  dan  nilai  pada setiap  atribut  berdasarkan  pengambil  keputusan penerima  beasiswa.  Adapun  bilangan  dinilai dengan  1  sampai  5  dan  kriterianya  sebagai berikut :

## Gambar 2: Keterangan
Tabel 2. Skor Nilai Kriteria Skor Keterangan 1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Cukup 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi

## Tabel 3. Nilai Indeks Prestasi Kumulatif
Nilai IPK Nilai IPK ≤  2,74 1 2,75 < IPK ≤ 2,99 2 3,00 < IPK ≤ 3,24 3 3,25 < IPK ≤ 3,74 4 3,75 < IPK ≤ 4,00 5
Keterangan : SR = Sangat Rendah R = Rendah C = Cukup T = Tinggi ST = Sangat Tinggi

## Tabel 4. Penghasilan Orang Tua
Penghasilan Orang Tua (tiap bulan) Nilai X ≤ 1,499,000 5 1,500,000 ≥ 2,999,000 4 3,000,000 ≥ 3,999,000 3 4,000,000 ≥ 4,499,000 2 4,500,000 ≥ 1

## Tabel 5. Tabel Tanggungan Orang Tua
Tanggungan Orang Tua Nilai 1 anak 1 2 anak 2 3 anak 3 4 anak 4 ≥ 5 anak 5

## Tabel 6. Keikutsertaan Organisasi
Keikutsertaan Angota Nilai Pasif 1 Tingkat Jurusan 2 Tingkat Fakultas 3 Tingkat Universitas 4 Tingkat Antar Universitas 5

## Tabel 7. Semester
Semester Nilai 3 1 4 2 5 3 6 4 7 5 Dari keriteria-kriteria diatas pengambil
keputusan  memberikn  nilai  bobot  pada  setiap kriteria penerima beasiswa sebagai berikut :

## Tabel 8. Bobot pada setiap kriteria
Kode Kriteria Nilai Bobot C1 Nilai IPK 30% C2 Pendapatan Orang Tua 25% C3 Tanggungan Orang Tua 20% C4 Keikutsertaan Organisasi Mahasiswa 15% C5 Semester 10% W = [ 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 ]
Langkah-langkah  penelitian  pada  penelitian  ini dirumuskan pada Table di bawah ini:

## Gambar 3. Skema Langkah-langkah Penelitian
Adapun  penjelasan  dari  skema  langkah- langkah  penelitian  pada  Gambar  III.1  diatas sebagai berikut :
a. Studi Literatur
Langkah  awal  yang  dilakukan  adalam mengumpulkan  berbagai  literatur  tentang metode  SAW  dan  metode  TOPSIS  dari internet  ataupun  yang  berhubungan  dengan kedua metode tersebut.
b. Pengambilan dan Pengumpulan Data
Pada langkah ini, dilakukan pengambilan dan pengumpulan  data  tentang  penentuan  calon penerima beasiswa di Universitas
Muhammadiyah Tangerang.
c. Penerapan  Metode  SAW  dan  Metode TOPSIS
Pada  langkah  ini  menerapkan  metode  SAW dan TOPSIS tapi sebelumnya yaitu menentukan  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk pengambilan keputusan
berdasarkan persyaratan  yang  telah  ditentukan.  Adpaun kriteria  yang  telah  ditentukan  adalah  Nilai Indeks  Prestasi  Kumulatif  ( C 1 ),  Pendapatann Orang  Tua  (tiap  bulan)  ( C 2 ),  Jumlah Tanggungan  Orang  Tua  ( C 3), Keikutsertaan Orang Tua ( C 4 ) dan Semester ( C 5 )

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  penjelasan  langkah  atau  cara kerja  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dan  metode Technique  for  Order  Preference  by
Similarity  of  Solution (TOPSIS)  secara  manual, penyelesaiannya  menggunakan  data  yang  sama pada  bab  sebelumnya  berupa  10  alternatif mahasisawa dan 5 atribut kriteria.

## Tabel 9. Rating Kecocokan Alternatif pada Setiap Kriteria
Keterangan:
C 1 = Nilai IPK
C 2 = Pendapatan Orang Tua C 3 = Tanggungan Orang Tua C 4
= Keikutsertaan Organisasi
C 5 = Semester
Normalisasi Matriks Keputusan R.
Untuk  Normalisasi  nilai,  Jika  faktor  kriteria benefit digunakan rumusan Rii = (Xij/max{Xij}) maka nilai-nilai normalisasi benefit menjadi :
R 11 = * = = 1
R 21 = * = = 1
R 31 = * = = 1
R 41 = * = = 1
R 51 = * = = 1
R 61 = * = = 0,8
R 71 = * = = 1
R 81 = * = = 0,8
R 91 = * = = 0,8
R 101 = * = = 1
Untuk Normalisasi nilai, Jika faktor kriteria cost digunakan  rumusan  Rii  =  (  min{Xij}/Xij)  maka nilai-nilai normalisasi cost menjadi :
Studi Literatur Pengambilan dan Pengumpulan Data Penerapan Metode SAW Penerapan Metode TOPSIS Penggabungan Kedua Metode Kesimpulan
Nilai IPK Pendapatan Orang Tua (tiap bulan) Jumlah Tanggungan Orang Tua Keikutsertaan Organisasi Semester FHIH 1574201003 5 4 4 4 5 FHIH 1674201138 5 5 3 5 3 FIKOM 1670201117 5 4 5 4 3 FIP 1565201067 5 5 4 4 5 FIP 1565201085 5 4 3 5 5 FIP 1665201077 5 4 4 5 3 FIP 1665201123 5 5 4 5 3 FTI 1555201549 5 4 5 5 5 FTM 1521201023 5 5 5 5 5 FTM 1721201104 5 5 5 5 1 Alternatif
Tangerang, Januari 2020 pp. 49-59
R 12 = *                   + = = 1 R 22 = *                   + = = 0.8 R 32 = *                   + = = 1 R 42 = *                   + = = 0.8 R 52 = *                   +
= = 1
R 62 = *                   + = = 1 R 72 = *                   + = = 0.8
R 82 = *                   +
= = 1
R 92 = *                   + = = 0.8 R 102 = *                   + = = 0.8
Jika disajikan dalam bentuk matriks berikut :
R =
[ ]
Setelah  matriks  ternormalisasi  R  diperoleh kemudian  dilanjutkan  dengan  mencari  nilai matriks  terbobot  Y  dengan  menggunakan metode topsis.
a. Normalisasi  Matriks  Terbobot  Y  berdasarkan nilai setiap elemen pada matriks ternormalisasi R  yang  diperoleh  pada  metode  SAW,  dengan menggunakan persamaan (1.3):
(1.3)
Y 11 = 30 x 1 = 30
Y 21 = 30 x 1 = 30
Y 31 = 30 x 1 = 30
Y 41 = 30 x 1 = 30
Y 51 = 30 x 1 = 30
Y 61 = 30 x 0,8 = 24
Y 71 = 30 x 1 = 30
Y 81 = 30 x 0,8 = 24
Y 91 = 30 x 0,8 = 24
Y 101 = 30 x 1 = 30
Y 12 = 25 x 1 = 25
Y 22 = 25 x 0,8 = 20
Y 32 = 25 x 1 = 25
Y 42 = 25 x 0,8 = 20
Y 52 = 25 x 1 = 25
Y 62 = 25 x 1 = 25
Y 72 = 25 x 0,8 = 20
Y 82 = 25 x 1 = 25
Y 92 = 25 x 0.8 = 20 Y 102 = 25 x 0,8 = 20 Y = [ ]
b. Menentukan Solusi  Ideal Positif (A + ), dengan persamaan (1.4) : A + = ( ) = max( ) = min( ) 20 Dan seterusnya diperoleh :
A +
= (30, 20, 20, 15, 10 )
c.  Menentukan  Solusi  ideal  negatif  (A - ),  dengan persamaan (1.5): A- = ( ) = min( ) = max( ) 25 Dan seterusnya diperoleh : A- = ( )
Tangerang, Januari 2020 pp. 49-59
d.  Menentukan  Jarak  Terbobot  setiap  alternatif terhadap  solusi  ideal  positif  ( ),    dengan persaman(1.6) :
= √∑ ( ) ; (1.6) A1 = 7.07107
A2 = 8.94427
A3 = 7.07107
A4 = 5
A5 = 9.43398
A6 = 9.64365
A7 = 5.65685
A8 = 8.3666
A9 = 6.7082 A10 = 8
e.  Menentukan  Jarak  Terbobot  setiap  alternatif terhadap  solusi  ideal  negatif  ( ),ndengan persaman(1.7) :
= √∑ ( ) ; (1.7)
A1 = 10.77033
A2 = 9.27362
A3 = 10.77033 A4 = 11.87434 A5 = 10.44031
A6 = 6.40312
A7 = 10.0995
A8 = 11.31371 A9 = 12.36932
A10 = 11.57584
f.  Menentukan  Nilai  Preferensi  untuk  setiap alternatif, dengan persamaan (1.8) :
V i = (1.8)
Maka diperoleh :
A1= = 0.60367 A2= = 0.50904 A3= = 0.60367 A4= = 0.70369 A5= = 0.52532 A6= = 0.39903 A7= = 0.64098 A8= = 0.57487 A9= = 0.70369 A10= = 0.59133 Kemudian melakukan perangkingan calon penerima  beasiswa  berdasarkan  Nilai  V i yang didapat mulai dari yang terbesar yaitu alternatif : FIP  1565201067  –  Suhaebah  memiliki  nilai tertinggi pertama dengan hasil = 0.704.

## Perancangan Usecase
Gambar 4. Usecase Diagram Perangkingan

## Activity Diagram
Gambar 5. Kriteria Hasil Implementasi Gambar 6. Tampilan Menu Kriteria
Pengujian UAT (User Acceptance Test)
Pengujian UAT adalah suatu proses
pengujian  oleh user yang  dimaksudkan  untuk menghasilkan  dokumen  yang  dijadikan  bukti bahwa  sistem  yang  dikembangkan  dapat diterima  atau  tidaknya  oleh user ,  apabila  hasil pengujian  sudah  bisa  dianggap  memenuhi kebutuhan  dari  pengguna  maka  aplikasi  dapat diterapkan.  Pengujian  dengan  UAT  dilakukan dengan mengajukan beberapa pertanyaan terhadap  pimpinan,  kepala  BAAK  dan  staf pegawai  yang  bertindak  sebagai  pengguna, pengujian  ini  melibatkan  30  responden  yaitu
Kepala BAAK, Panitia Beasiswa, Prodi dan Staf pegawai .
Hasil user  acceptance  test dinilai  dengan  5 kategori diantaranya adalah : SS (Sangat Setuju), S (Setuju), RR (Ragu-ragu), TS ( Tidak Setuju), STS  (Sangat  Tidak  Setuju).  Berikut  ini  adalah rincian hasilnya.
Tabel 10. Pilihan dan Bobot Nilai Jawaban
Tabel 11. Pernyataan Pengujian UAT Tabel 12. Data Jawaban Pengujian UAT SS S R TS STS 1
Apakah Prototipe ini mudah digunakan ? 2 Apakah prototipe ini dapat merespon dengan cepat ?
3 Apakah tampilan prototipe ini layak digunakan ? 4 Apakah prototipe ini sudah sesuai dengan kebutuhan yang diharapakan ? 5 Apakah prototipe ini menghasilkan informasi yang tepat ? 6 Apakah secara keseluruhan anda setuju dengan prototipe ini ? No. Pernyataan
Alternatif Jawaban Alternatif Jawaban Keterangan Bobot SS = Sangat Setuju 5 S = Setuju 4 R = Ragu-ragu 3 TS = Tidak Setuju 2 STS = Sangat Tidak Setuju 1
Data yang didapat di atas diolah dengan cara mengalikan  setiap  poin  jawaban  dengan  bobot yang sudah ditentukan sesuai dengan tabel bobot yang sudah ditentukan sesuai dengan tabel bobot nilai  jawaban.  Dari  hasil  perhitungan  dengan mengalikan  setiap  jawaban  bobot  yang  sudah ditentukan maka didapat hasil sebagai berikut :
Tabel 13. Data Hasil Nilai Pengujian UAT
a. Analisa  pertanyaan  pertama  dari  tabel  diatas dapat  dilihat  bahwa  hasil  jumlah  nilai  dari  30 responden untuk pertanyaan pertama adalah 133. Nilai  rata-ratanya  adalah  133:30  =  4.4. persentase nilainya adalah 4.4 : 5 x 100 = 88.6% b. Analisa pertanyaan kedua dari tabel diatas dapat dilihat  bahwa  hasil  jumlah  nilai  dari  30 responden  untuk  pertanyaan  kedua  adalah  135.
Nilai  rata-ratanya  adalah  135:30  =  4.5. persentase nilainya adalah 4.5 : 5 x 100 = 90%
c. Analisa pertanyaan ketiga dari tabel diatas dapat dilihat  bahwa  hasil  jumlah  nilai  dari  30 responden  untuk  pertanyaan  ketiga  adalah  125. Nilai  rata-ratanya  adalah  125:30  =  4.2. persentase nilainya adalah 4.2 : 5 x 100 = 83%
d. Analisa  pertanyaan  keempat  dari  tabel  diatas dapat  dilihat  bahwa  hasil  jumlah  nilai  dari  30 responden  untuk  pertanyaan  keempat  adalah
123.  Nilai  rata-ratanya  adalah  123:30  =  4.1. persentase nilainya adalah 4.1 : 5 x 100 = 82% e. Analisa pertanyaan kelima dari tabel diatas dapat dilihat  bahwa  hasil  jumlah  nilai  dari  30 responden  untuk  pertanyaan  kelima  adalah  126. Nilai  rata-ratanya  adalah  126:30  =  4.2. persentase nilainya adalah 4.2 : 5 x 100 = 84%
f. Analisa  pertanyaan  keenam  dari  tabel  diatas dapat dilihat bahwa bahwa hasil jumlah nilai dari 30  responden  untuk  pertanyaan  keenam  adalah 137.  Nilai  rata-ratanya  adalah  137:30  =  4.6. persentase nilainya adalah 4.6 : 5 x 100 = 91.3%
Dari  data  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa pertanyaan  keenam  memiliki  nilai  terbesar dengan  total  91.3%  yaitu  secara  keseluruhan “anda setuju dengan prototipe ini”.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  uraian  yang  dijelaskan, maka kesimpulan yang didapat dari penelitian ini sebagai berikut:
 Pengembangan sistem pendukung keputusan untuk  seleksi  pemberian  beasiswa  dengan menggabungkan  metode  SAW  dan  TOPSIS telah  berhasil  dibangun  sehingga  hasil  yang diberikan lebih tepat sasaran.
 Penggabungan  metode  SAW  dan  TOPSIS dapat mempercepat waktu dalam menyeleksi data pemberian beasiswa.

## SARAN
Dari  kesimpulan  diatas,  maka  penelitian berikutnya disarankan untuk memperluas sampel penelitian dan dengan menggunakan penggabungan metode yang lainnya.
SS S R TS STS
1 Apakah Prototipe ini mudah digunakan ? 13 17
2 Apakah prototipe ini dapat merespon
dengan cepat ? 15
15 3 Apakah tampilan prototipe ini layak digunakan ? 6 23 1
4 Apakah prototipe ini sudah sesuai dengan kebutuhan yang diharapakan ? 4 25 1 5 Apakah prototipe ini menghasilkan informasi yang tepat ? 11 17 1
6 Apakah secara keseluruhan anda setuju dengan prototipe ini ? 17 13 No. Pernyataan Alternatif Jawaban Jml SSx5 Sx4 Rx3 TSx2 STSx1 1 Apakah Prototipe ini mudah digunakan ? 65 68 0 0 0 133 2 Apakah prototipe ini dapat merespon dengan cepat ?
75 60 0 0 0 135 3 Apakah tampilan prototipe ini layak digunakan ? 30 92 3 0 0 125 4 Apakah prototipe ini sudah sesuai dengan kebutuhan yang diharapakan ? 20 100 3 0 0 123 5
Apakah prototipe ini menghasilkan informasi yang tepat ? 55 68 3 0 0 126 6
Apakah secara keseluruhan anda setuju dengan prototipe ini ? 85 52 0 0 0 137 Pernyataan Alternatif Jawaban No.

## DAFTAR PUTAKA
A.S  Rosa,  dan  M.Shalahuddin.  2014. Rekayasa Perangkat  Lunak  Struktur  dan  Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.
Hadi  Cahyo  Susandi,  2015, Aplikasi  Metode SAW  dan  Metode  TOPSIS  untuk  Penentuan
Lokasi Tower BASE TRANSCEIVER
STATION ,  Jurusan  Matematika,  Univeristas
Jember, Jember.
Kusumadewi,  S,  Hartati,  S,  Harjoko,  A  & Wardoyo,  R,  2006, Fuzzy  Multiple-Attribute Decision Makin g (FuzzyMADM) Yogyakarta.
R.      A.      Suherdi,      R.      Taufiq,      A.      A. Permana. “Penerapan  Metode  AHP  dalam Sistem    Pendukung  Keputusan      Kenaikan Pangkat      Pegawai      Di      Badan
Kepegawaian  Dan  Pengembagan  Sumber Daya  Manusia  Kota  Tangerang,”  in SINTAK, 2018, pp. 522–528