p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Penggunaan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite
(ELECTRE) untuk Menentukan Penerima Beasiswa
M. Ary Pratama a1 , Volvo Sihombing a2 , Deci Irmayani a3
a Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu Jl. Sisingamangaraja No.126 A Kabupaten Labuhan Batu, Sumatera Utara
1 arybigbos@gmail.com
2 volvolumbantoruan@gmail.com
3 deacyirmayani@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  pihak  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Labuhanbatu  dalam pengambilan  keputusan  penentuan  kelayakan  mahasiswa  untuk  menerima  beasiswa  peningkatan  prestasi akademik.  Penentuan    penerimaan  beasiswa  ini  dilakukan  dengan  membangun  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  membantu  mempermudah  dalam  menentukan  mahasiswa  yang  berhak  untuk  mendapatkan beasiswa  tersebut.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  menggunakan  metode  Electre.  Kriteria  yang digunakan dalam SPK Metode Electre ini terdiri dari indeks prestasi mahasiswa, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, jumlah sertifikat prestasi. Masing-masing kriteria diberi bobot dengan perbandingan 5, 2, 2,  1.  Hasil  akhir  dari  SPK  metode  Electre  ini  adalah  rekomendasi  melalui  data  rangking  yang  ditentukan berdasarkan jumlah angka 1 terbanyak. Hasil dari studi kasus dalam penelitian ini, diperoleh alternatif dengan nilai 1 terbanyak didapatkan oleh alternatif Mhs_007, dan alternatif dengan nilai 1 paling sedikit dapat dieleminasi. Kata kunci: Beasiswa, Penentuan, Kriteria, SPK, Electre, Ranking

## Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method Implementation for Scholarship Awardee Decision

## Abstract
This study aims to assist the Faculty of Science and Technology, Labuhanbatu University in making decisions to determine  student  eligibility  to  receive  scholarships  to  increase  academic  achievement.  Determining  the acceptance of this scholarship is done by building a decision support system that helps make it easier to determine which students are eligible for the scholarship. A decision support system built using the Electre method. The criteria  used  in  the  SPK  Electre  Method  consist  of  student  achievement  index,  parents'  income,  number  of dependents of parents, number of achievement certificates. Each criterion is given a weight with a ratio of 5, 2, 2, 1. The final result of the SPK Electre method is a recommendation through ranking data determined based on the highest number of numbers 1. The results of the case study in this research show that the alternative with the most value of 1 is obtained by the Mhs_007 alternative, and the alternative with the least value of 1 can be eliminated.
Keywords: Scholarship, Determination, Criteria, DSS, Electre, Ranking

## I. P ENDAHULUAN
Untuk  merangsang  peningkatan  prestasi  belajar mahasiswa, salah satu cara yang sudah lama dilakukan oleh pihak  pendidik  adalah  dengan  memberikan  kompensasi berupa beasiswa belajar bagi mahasiswa yang berprestasi. Dengan mengetahui prestasi belajar mahasiswa, perguruan tinggi dapat melakukan evaluasi apakah metode pengajaran yang  digunakan  telah  berhasil  diterima  dengan  baik  atau tidak oleh mahasiswa yang diajar.
Demikian  halnya  di  Fakultas  Sains  dan  Teknologi Universitas Labuhanbatu, juga terdapat program pemberian beasiswa bagi  mahasiswa/i yang salah satunya
adalah  beasiswa  peningkatan  prestasi  akademik.  Tujuan dari  beasiswa  peningkatan  prestasi  akademik  ini  adalah untuk  merangsang  dan  memfasilitasi  mahasiswa  dalam peningkatan prestasi nya di bidang akademik.
Permasalahan yang sering dihadapi pihak kampus dalam pemberian  beasiswa  kepada  mahasiswa  adalah  memilih mahasiswa  penerima  beasiswa  yang  tepat,  sehingga beasiswa  yang  diberikan  tepat  sasaran.  Beasiswa  harus diberikan  kepada  mahasiswa/i  penerima  yang  layak  dan pantas  untuk  mendapatkannya.  Agar  menghasilkan keputusan yang tepat maka seleksi penerimaan beasiswa ini harus  menerapkan  aturan-aturan  yang  telah  ditetapkan. Untuk  mengatasi  masalah  penentuan  layak  atau  tidaknya
mahasiswa  dalam  menerima  beasiswa  tersebut,  dapat digunakan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  lebih memudahkan  dalam  penyeleksian  mahasiswa  penerima beasiswa [1]–[4], [5].
Saat ini penggunaan sistem pendukung keputusan sudah banyak  digunakan  untuk  membantu  dalam  mengambil keputusan  baik  di  bidang  pendidikan  [6],  [7]–[9],  bidang ekonomi  [10],  bidang  pekerjaan  umum  [11]–[14]  dan bidang-bidang lainnya [15]–[18], [19], [20].
Oleh  karena  itu,  dirancang  sebuah  Sistem  pendukung keputusan  untuk  membantu  pihak  kampus  dalam menentukan  siapa  yang  berhak  dalam  mendapatkan beasiswa  di  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas Labuhanbatu.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  dirancang dengan  menggunakan  metode  Elimination  Et  Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) sehingga mempermudah pihak fakultas dalam menentukan mahasiwa yang tepat untuk menerima beasiswa peningkatan  prestasi  akademik.  Dengan  menggunakan metode  Electre  ini  pihak  pemberi  beasiswa  dapat  lebih mempermudah dalam melakukan eliminasi terhadap calon penerima beasiswa yang tidak memenuhi syarat [21]–[23].

## II. METODOLOGI
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  membangun sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Elctre ini dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dimulai  dari pengumpulan  data  dari  alternatif-alternatif  yang  akan diolah. Data yang dikumpulkan merupakan data mahasiswa Program  Studi  D3  Manajemen  Informatika  Universitas Labuhanbatu.  Data  yang  dikumpulkan  terdiri  dari  data Nilai Semester (C1), Penghasilan Orang Tua  (C2), Jumlah Tanggungan  Orang  Tua    (C3),  dan  Jumlah  Sertifikat Prestasi (C4).
Data Nilai IP Semester berguna untuk mengukur prestasi akademik  mahasiswa.  Semakin  tinggi  prestasi  akademik dari  mahasiswa  maka  peluang  untuk  mendapatkan beasiswa  semakin  besar.  Data  penghasilan  orangtua digunakan  untuk  mengukur  tingkat  penghasilan  orangtua untuk  mendapatkan  beasiswa.  Jika  tingkat  penghasilan orangtua  semakin  rendah  maka  peluangnya  mendapat beasiswa    akan  semakin  besar.  Data  jumlah  tanggungan orang  digunakan  untuk  mengukur  beban  tanggungan orangtua  dari  mahasiswa  untuk  mendapatkan  beasiswa. Semakin  banyak  tanggungan  dari  orangtua  mahasiswa yang  mendaftar  maka  peluangnya  mendapatkan  beasiswa akan  semakin  besar.  Nilai  test  yang  digunakan  akan  nilai test  wawancara  yang  dilaksanakan  bagi  setiap  alternatif mahasiswa.
Data  alternatif  yang  akan  diolah  dalam  SPK  penerima beasiswa ini dapat dilihat pada tabel I.
TABEL I U KURAN H URUF UNTUK TABEL
Alter Natif Nama Mahasiswa IP Penghasilan Orang Tua Jumlah Tang- gungan Ortu Sertifikat Prestasi A01 Mhs_001 3.62 3.575.000 1 4 A02 Mhs_002 3.14 2.786.000 3 2 A03 Mhs_003 3.32 2.524.000 3 3 A04 Mhs_004 3.2 3.13.000 4 3 A05 Mhs_005 3.51 4.542.000 2 3 A06 Mhs_006 3.62 2.515.000 3 1 A07 Mhs_007 3.53 5.550.000 3 5 A08 Mhs_008 3.22 2.535.000 3 4 A09 Mhs_009 3.37 3.500.000 4 5 A10 Mhs_010 3.63 2.585.000 4 1
Tahap  selanjutnya,  data  tersebut  diolah  dengan menggunakan metode Electre yang meliputi :
1) Normalisasi matrik keputusan,
2) Pembobotan pada matrik yang telah dinormalisasi,
3) Menentukan concordance dan discordance set,
4) Menghitung matriks concordance dan discordance,
5) Menentukan  matrik  dominan  concordance  dan discordance,
6) Menentukan aggregate dominance matrix,
7) Eliminasi alternatif yang less favourable.
Bobot yang digunakan untuk setiap kriteria adalah :
Kriteria Nilai Skala Variabel Keterangan Skala Nilai C1 IP >3.5 3.01-3.4 2.8-3.0 2.5-2.79 <2.5 5 4 3 2 1 C2 Jumlah penghasilan orangtua >5.000.00 4.000.000-5.000.000 3.000.000-3.999.999 2.500.00-2.999.999 <2.500.00 1 2 3 4 5 C3 Jumlah tanggungan orangtua >5 orang 4 orang 3 orang 2 orang
1 orang
5 4
3 2 1
C4 Sertifikat Prestasi >=5 4 3 2 1 5 4 3 2 1 III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Selanjutnya dilakukan analisa terhadap hasil pengolahan data dengan menggunakan metode Electre, sehingga dapat diambil  kesimpulan  mahasiswa  yang  paling  tepat  untuk memperoleh  beasiswa  peningkatan  prestasi  akademik. Tabel Rating kecocokan dari setiap kriteria alternatif pada setiap  kriteria  yang  akan  dianalisa  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada tabel 3.1 berikut ini.
Pengumpulan Data Mulai Menganalisa Hasil Pengolahan data Mengolah Data Dengan Metode ELECTRE Selesai Implementasi Sistem
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A01 5 3 1 4
A02 4 4 3 2 A03 4 4 3 3 A04 4 3 4 3 A05 5 2 2 3 A06 5 4 3 1 A07 5 1 3 5
A08 4 4 3 4 A09
4 3 4 5 A10 5 4 4 1 Dengan bobot masing-masing kriteria W = (5, 2, 2, 1)
Matrik  keputusan  yang  dibentuk  dari  tabel  kecocokan adalah sebagai berikut:
X= [ 5 3 1 4 4 4 3 2 4 4 3 3 4 3 4 3 5 2 2 3
5 4 3 1
5 1 3 5
4 4 3 4
4 3 4 5 5 4 4 1] Langkah- langkah penyelesaian : 1.Menentukan Normalisasi matriks X= [ 5 3 1 4 4 4 3 2 4 4 3 3 4 3 4 3 5 2 2 3
5 4 3 1 5 1 3 5
4 4 3 4 4 3 4 5 5 4 4 1] R= [ 𝑟11 𝑟12 𝑟13 𝑟14 𝑟21 𝑟22 𝑟23 𝑟24 𝑟31 𝑟32 𝑟33 𝑟34 𝑟41 𝑟42 𝑟43 𝑟44 𝑟51 𝑟52 𝑟53 𝑟54 𝑟61 𝑟62 𝑟63 𝑟64 𝑟71 𝑟72 𝑟73 𝑟74 𝑟81 𝑟82 𝑟83 𝑟84 𝑟91 𝑟92 𝑟93 𝑟94 𝑟101 𝑟102 𝑟103 𝑟104]
R 11 = 5 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 +5 2 +5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 +5 2 = 5 √14,3178 =  0,3492
R 12 = 3 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 +2 2 +4 2 + 1 2 + 4 2 + 3 2 +4 2
= 3 √10,5830 =  0,2825
R 13 = 1 1 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 +2 2 +3 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 +4 2
= 1 √9,8995 =  0,101
R 14 =
4 4 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 +3 2 +1 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 +1 2
= 4 √10,7238 = 0,3730 R 21 = 4 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 +5 2 +5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 +5 2 = 4 √14, 3178 =  0,2794
R 22 = 4 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 +2 2 +4 2 + 1 2 + 4 2 + 3 2 +4 2 = 4 √10,5830 =  0,378
R 23 = 3 1 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 +2 2 +3 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 +4 2 = 3 √ 9,8995 = 0,303
R 24 = 2 4 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 +3 2 +1 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 +1 2 = 2 √10,7238 = 0,1865 R 31 = 4 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 +5 2 +5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 +5 2
= 4 √14,3178 = 1,3968
R 32 = 4 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 +2 2 +4 2 + 1 2 + 4 2 + 3 2 +4 2 = 4 √10,5830 = 0,7559
R 33 = 4 1 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 +2 2 +3 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 +4 2 = 3 √9,8995 = 0,6061
R 34 = 3 4 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 +3 2 +1 2 + 5 2 + 4 2 + 5 2 +1 2 = 3 √10,5830 = 0,2798
Sehingga didapat matriks R hasil normalisasi
R = [ 0,3492 0,2835 0,101 0,373 0,2794 0,378 0,303 0,1865 0,2794 0,378 0,303 0,2798 0,2794 0,2835 0,4041 0,2798 0,3492 0,189 0,202 0,2798 0,3492 0,378 0,303 0,0933 0,3492 0,0945 0,303 0,4663 0,2794 0,378 0,303 0,373 0,2794 0,2835 0,4041 0,4663 0,3492 0,378 0,4041 0,0933]
1. pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi
2. V= R x W
R=
[ 0,3492 0,2835 0,101 0,373 0,2794 0,378 0,303 0,1865 0,2794 0,378 0,303 0,2798 0,2794 0,2835 0,4041 0,2798 0,3492 0,189 0,202 0,2798 0,3492 0,378 0,303 0,0933 0,3492 0,0945 0,303 0,4663 0,2794 0,378 0,303 0,373 0,2794 0,2835 0,4041 0,4663 0,3492 0,378 0,4041 0,0933] x
W= [5   2   2   1] Sehingga diperoleh matriks V : V= [ 1,7461 0,5669 0,202 0,373 1,3969 0,7559 0,6061 0,1865 1,3969 0,7559 0,6061 0,2798 1,3969 0,5669 0,8081 0,2798 1,7461 0,378 0,4041 0,2798 1,7461 0,7559 0,6061 0,0933 1,7461 0,189 0,6061 0,4663 1,3969 0,7559 0,6061 0,373 1,3969 0,5669 0,8081 0,4663
1,7461 0,7559 0,8081 0,0933]
3. Menentukan  himpunan  concordance  dan  disordance index
a. Concordance
C12 = {j, v1j ≥ v2j} = {1,4} C13 = {j, v1j ≥ v3j} = {1,4} C14 = {j, v1j ≥ v4j} = {1,2,4} C15 = {j, v1j ≥ v5j} = {1,2,4}
C16 = {j, v1j ≥ v6j} = {1,4} C17 = {j, v1j ≥ v7j} = {1,2} C18 = {j, v1j ≥ v8j} = {1,4} C19 = {j, v1j ≥ v9j} = {1,2} C110 = {j, v1j ≥ v10j} = {1,4} C21 = {j, v2j ≥ v1j} = {2,3} C23 = {j, v2j ≥ v3j} = {1,2,3} C24 = {j, v2j ≥ v4j} = {2,3} C25 = {j, v2j ≥ v5j} = {1,2,4} C26 = {j, v2j ≥ v6j} = {1,4} C27 = {j, v2j ≥ v7j} = {1,2} C28 = {j, v2j ≥ v8j} = {1,4} C29 = {j, v2j ≥ v9j} = {1,2} C210 = {j, v2j ≥ v10j} = {1,4} C71 = {j, v7j ≥ v1j} = {1,3,4} C72 = {j, v7j ≥ v2j} = {1,3,4} C73 = {j, v7j ≥ v3j} = {1,3,4} C74 = {j, v7j ≥ v4j} = {1,4} C75 = {j, v7j ≥ v5j} = {1,3,4} C76 = {j, v7j ≥ v6j} = {1,3,4} C78 = {j, v7j ≥ v8j} = {1,3,4} C79 = {j, v7j ≥ v9j} = {1,4} C710= {j, v7j ≥ v10j} = {1,4} C81 = {j, v8j ≥ v1j} = {2,3,4} C82 = {j, v8j ≥ v2j} = {1,2,3,4} C83 = {j, v8j ≥ v3j} = {1,2,3,4} C84 = {j, v8j ≥ v4j} = {1,2,4} C85 = {j, v8j ≥ v5j} = {2,3,4} C86 = {j, v8j ≥ v6j} = {2,3,4}
C87 = {j, v8j ≥ v7j} = {2,3} C89 = {j, v8j ≥ v9j} = {1,2}
C810= {j, v8j ≥ v10j} = {2,4} C91 = {j, v9j ≥ v1j} = {2,3,4} C92 = {j, v9j ≥ v2j} = {1,3,4} C93 = {j, v9j ≥ v3j} = {1,3,4} C94 = {j, v9j ≥ v4j} = {1,2,3,4} C95 = {j, v9j ≥ v5j} = {2,3,4}
C96 = {j, v9j ≥ v6j} = {2,3} C97 = {j, v9j ≥ v7j} = {2,3,4} C98 = {j, v9j ≥ v8j} = {1,3,4}
C910= {j, v9j ≥ v10j} = {3,4}
C101= {j, v10j ≥ v1j} = {1,2,3}
C102={j, v10j ≥ v2j} = {1,2,3} C103={j, v10j ≥ v3j} = {1,2,3}
C104={j, v10j ≥ v4j} = {1,2,3} C105={j, v10j ≥ v5j} = {1,2,3} C106={j, v10j ≥ v6j} = {1,2,3,4} C107={j, v10j ≥ v7j} = {1,2,3} C108={j, v10j ≥ v8j} = {1,2,3} C109={j, v10j ≥ v9j} = {1,2,3}
Sehingga didapat himpunan concordance :
[ − 1,4 1,4 1,2,4 1,2,4 1,4 1,2 1,4 1,2 1,4 2,3 − 1,2,3 1,2 2,3 2,3,4 2,3 1,2,3 1,2 2,4 2,3 1,2,3,4 − 1,2,4 2,3,4 2,3,4 2,3 1,2,3 1,2 2,4 2,3 1,3,4 1,3,4 − 2,3,4 3,4 2,3 1,3 1,2,3 3,4 1,3 1,4 1,4 1,4 − 1,4 1,2 1 1 1,4 1,2,3 1,2,3 1,2,3 1,2 1,2,3 − 1,2,3 1,2,3 1,2 1,2,4 1,3,4 1,3,4 1,3,4 1,4 1,3,4 1,3,4 − 1,3,4 1,4 1,4 2,3,4 1,2,3,4 1,2,3,4 1,2,4 2,3,4 2,3,4 2,3 − 1,2 2,4 2,3,4 1,3,4 1,3,4 1,2,3,4 2,3,4 3,4 2,3,4 1,3,4 − 3,4 1,2,3 1,2,3 1,2,3 1,2,3 1,2,3 1,2,3,4 1,2,3 1,2,3 1,2,3 − ] b. Discordance D12 = {j, v1j < v2j} = {2,3} D13 = {j, v1j < v3j} = {2,3} D14 = {j, v1j < v4j} = {3} D15 = {j, v1j < v5j} = {3} D16 = {j, v1j < v6j} = {2,3} D17 = {j, v1j < v7j} = {3,4} D18 = {j, v1j < v8j} = {2,3} D19 = {j, v1j < v9j} = {3,4} D110 = {j, v1j < v10j} = {2,3} D21 = {j, v2j < v1j} = {1,4} D23 = {j, v2j < v3j} = {4} D24 = {j, v2j < v4j} = {3,4} D25 = {j, v2j < v5j} = {1,4} D26 = {j, v2j < v6j} = {1}
D27 = {j, v2j < v7j} = {1,4} D28 = {j, v2j < v8j} = {4} D29 = {j, v2j < v9j} = {3,4} D210 = {j, v2j < v10j} = {1,3} D71 = {j, v7j < v1j} = {2} D72 = {j, v7j < v2j} = {2}
D73 = {j, v7j < v3j} = {2}
D74 = {j, v7j < v4j} = {2,3}
D75 = {j, v7j < v5j} = {2} D76 = {j, v7j < v6j} = {2} D78 = {j, v7j < v8j} = {2} D79 = {j, v7j < v9j} = {2,3} D710= {j, v7j < v10j} = {2,3}
D81 = {j, v8j < v1j} = {1}
D82 = {j, v8j < v2j} = {} D83 = {j, v8j < v3j} = {}
D84 = {j, v8j < v4j} = {3}
D85 = {j, v8j < v5j} = {1} D86 = {j, v8j < v6j} = {1} D87 = {j, v8j < v7j} = {1,4} D89 = {j, v8j < v9j} = {3,4} D810= {j, v8j < v10j} = {1,3} D91 = {j, v9j < v1j} = {1} D92 = {j, v9j < v2j} = {2} D93 = {j, v9j < v3j} = {2} D94 = {j, v9j < v4j} = {}
D95 = {j, v9j < v5j} = {1} D96 = {j, v9j < v6j} = {1,2} D97 = {j, v9j < v7j} = {1}
D98 = {j, v9j < v8j} = {2} D910= {j, v9j < v10j} = {1,2} D101= {j, v10j < v1j} = {4}
D102={j, v10j < v2j} = {4}
D103={j, v10j < v3j} = {4}
D104={j, v10j < v4j} = {4}
D105={j, v10j < v5j} = {4} D106={j, v10j < v6j} = {4} D107={j, v10j < v7j} = {4} D108={j, v10j < v8j} = {4}
D109={j, v10j < v9j} = {4}
Sehingga didapat Discordance:
[ − 2,3 2,3 3 3 2,3 3,4 2,3 3,4 2,3 1,4 − 4 3,4 1,4 1 1,4 4 3,4 1,3 1,4 − 3 1 1 1,4 4 3,4 1,3
1,4 2 2 − 1 1,2 1,4 2,4 4 1,2 2,4 2,3 2,3 2,3 − 2,3 3,4 2,3,4 2,3,4 2,3
4 4 4 3,4 4 − 4 4 3,4 3
2 2 2 2,3 2 2 − 2 2,3 2,3 1 3 1 1 1,4 − 3,4 1,3 1 2 2 1 1,2 1 2 − 1,2 4 4 4 4 4 4 4 4 4 − ]

## 4. Menghitung matriks concordance dan discordance
Menghitung matriks concordance c12 = w1 + w4 = 5 +  1 = 6 c13 = w1 + w4 =  5 +  1= 6 c14 = w1 + w2 + w4= 5 + 2 + 1= 8 c15 =w1 + w2 + w4= 5 + 2 + 1= 8 c16 =w1 + w4= 5 + 1=6 c17 = w1 + w2= 5 + 2=7 c18 = w1 + w4= 5 + 1=6 c19 = w1 + w2= 5 + 2=7 c110 = w1 + w4= 5 +1=6 c21 = w2 + w3= 2 + 2=4 c23 = w1 + w2 + w3= 5 + 2 +2=9 c24 = w1 + w2= 5 + 2=7 c25 = w2 + w3= 2 + 2=4 c26 = w2 + w3 + w4= 2 + 2 +1=5 c27 = w2 + w3= 2 + 2=4
c28 = w1 + w2 +w3= 5 + 2 +2=9 c29 =w1 + w2= 5 + 2=7 c210= w2 + w4= 2 + 1=3 c31 = w2 + w3= 2 + 2 =4 c32 = w1 + w2 + w3 + w4= 5 +2 +2 +1=10 c34 = w1 + w2 + w4= 5 + 2 + 1= 8 c35 = w2 + w3 + w4= 2 + 2 +1=5 c36 = w2 + w3 +w4= 2 + 2 +1=5 c37 = w2 + w3= 2 + 2 =4 c38 = w1 + w2 +w3= 5 + 2 +2=9 c39 = w1 + w2= 5 + 2=7 c310= w2 + w4= 2 +1=3 c71 = w1 + w3 + w4= 5 + 2 +1=8 c72 = w1 + w3 + w4= 5 + 2 +1=8 c73 = w1 + w3 + w4= 5 + 2 +1=8 c74 = w1 + w4= 5 +1=6 c75 = w1 + w3 + w4= 5 + 2 +1=8 c76 = w1 + w3 + w4= 5 + 2 +1=8 c78 = w1 + w3 + w4= 5 + 2 +1=8 c79 = w1 + w4= 5 +1=6 c710= w1 + w4= 5 +1=6 c81 = w2 + w3 + w4= 2 + 2 +1=5 c82 = w1 + w2 + w3 +w4= 5 +2 +2 +1=10 c83 = w1 + w2 + w3 +w4= 5 +2 +2 +1=10 c84 = w1 + w2 + w4= 5 + 2 + 1= 8 c85 =  w2 + w3 +w4= 2 + 2 +1=5 c86 = w2 + w3 +w4= 2 + 2 +1=5 c87 = w2 + w3 = 2 + 2 =4 c89 = w1 + w2 = 5 + 2=7 c810= w2 + w4= 2 + 2 =4 c91 = w2 + w3 +w4= 2 + 2 +1=5 c92 = w1 + w3 +w4= 5 + 2 +1=8 c93 = w1 + w3 +w4= 5 + 2 +1=8 c94 = w1 + w2 + w3 +w4= 5 +2 +2 +1=10 c95 = w2 + w3 +w4= 2 + 2 +1=5 c96 = w3 +w4= 2 +1=3 c97 = w2 + w3 +w4= 2 + 2 +1=5 c98 = w1 + w3 +w4= 5 + 2 +1=8 c910= w3 +w4= 2 +1=3
Jadi, matriks concordance adalah :
= [ − 6 6 8 8 6 7 6 7 6 4 − 9 7 4 5 4 9 7 3 4 10 − 8 5 5 4 9 7 3 4 8 8 − 5 3 4 7 9 3 7 6 6 6 − 6 7 5 5 6 9 9 9 7 9 − 9 9 7 8 8 8 8 6 8 8 − 8 6 6
5 10 10 8 5 5 4 − 7 3 5 8 8 10 5 3 5 8 − 3 9 9 9 9 9 10 9 9 9 −]
a. Menghitung matriks discordance Matriks disordance yang diperoleh adalah :
[ − 1 1 1 1 1
1 1 1 1 0,8643 − 1 1 0,9239 1 0,616 1 1 1 0,8643 0 − 1 0,9239 1 0,616 1 1 1 0,5762 0,9354 0,9354 − 0,8643 1 0,9239 0,9354 1 1 0,9354 1 1 1 − 1 1 1 1 1 0,6923 0,267 0,5341 0,5785 0,4934 − 0,6579 0,8011 1 1 0,9354 1 1 1 0,9354 1 − 1 1 1 0,8643 0 0 1 0,9239 1 0,616 − 1 1 0,5762 0 0 1 0,8643 0,9362 0,9239 0,9354 − 0,9362 0,4616 0,267 0,5341 0,5341 0,4616 0 0,6579 0,8011 1 − ]
5. Menentukan  matriks  dominan  concordance  dan discordance
a. Menghitung matriks dominan concordance
Nilai threshold (c) adalah:
= 608 90 = 6,75 Sehingga,  matriks  dominan  concordance  adalah F= [ − 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 − 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 − 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 − 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 − 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 − 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 − 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 − 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 − 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 −]
b. Menghitung matriks dominan discordance
= 9,9814 12 = 0,8318 Sehingga, matriks dominan disordance adalah G= [ − 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 − 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 − 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 − 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 − 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 − 0 0 1 1
1 1 1 1 1 1 − 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 − 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 − 1
0 0 0 0 0 0 0 0 1 −]

## 6. Menentukan aggregate dominance matrix
E = F x G
F= [ − 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 − 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 − 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 − 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 − 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 − 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 − 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 − 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 − 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 −] x G = [ − 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 − 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 − 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 − 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 − 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 − 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 − 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 − 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 − 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 −]
Sehingga, matriks aggregate dominance adalah
E = [ − 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 − 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 − 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 − 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 − 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 − 0 0 1 1
1 1 1 0 1 1 − 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 − 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 − 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 −]

## 7. Eliminasi alternatif yang Less Favourable
Rangking ditentukan berdasar jumlah angka 1 terbanyak, Alternatif dengan nilai 1 paling sedikit  dapat dieleminasi. Nilai terbesar didapatkan oleh Alternatif Mhs_007, dengan nilai  1  terbanyak,  dengan  demikian  Mhs_007  terpilih sebagai penerima beasiswa.
Grafik jumlah angka 1 dari matriks aggregate dominance untuk setiap alternatif dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Grafik aggregate dominance matrix

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan penggunaan metode Elimination Et Choix Traduisant  La  Realite  (ELECTRE)  dalam  menentukan mahasiswa  yang  layak  sebagai  penerima  beasiswa peningkatan  prestasi  akademik  pada  Fakultas  Sains  dan Teknologi  Universitas  Labuhanbatu  ini,  disimpulkan bahwa  proses  pemilihan  Mahasiswa  penerima  beasiswa menggunakan  beberapa  kriteria  yang  terdiri  dari:  Indeks Prestasi Mahasiswa, Jumlah Penghasilan Orangtua, Jumlah Tanggungan  Orangtua,  dan  dan  jumlah  sertifikat  prestasi mahasiswa.  Melalui  penerapan  metode  Electre  ini, pengambilan  keputusan  oleh  pihak  fakultas  dalam menentukan  mahasiswa/i  yang  layak  sebagai  penerima beasiswa dapat dilakukan dengan mudah dan tepat.

## D AFTAR P USTAKA
[1] P. Wolo, N. N. Dary, and A. Tai, “Sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa dengan menggunakan metode saw di sdn iv tubumuri,” Pros. Semin. Nas. Manaj. Teknol. XXV , pp. 7–12, 2016.
[2] 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.
[3] A.  kusumaningrum  Risky  Hidayati,  Bebas  Widada,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Di  SMK  N  1 Sukoharjo Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. TIKomSiN , vol. 4, pp. 14–20, 2016.
[4] Y.  Kusnadi  and  M.  W.  Dwiyansyah,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Penerimaan  Beasiswa  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (  SAW  )  Pada  Smkn  1  Ciomas Kabupaten  Bogor,” J.  Teknol.  Inform.  dan  Komput.  MH Thamrin , vol. 6, no. 1, pp. 120–131, 2020.
[5] R. Roni, S. Sumijan, and J. Santony, “Metode Weighted Product dalam  Pemilihan  Penerima  Beasiswa  Bagi  Peserta  Didik,” J.
RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2019.
[6] R. I. Borman and F. Helmi, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial  (MPE)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Beasiswa Siswa Berprestasi Pada SMK XYZ,” vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[7] R. M. Simanjorang, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Lulusan Terbaik Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process Pada Perguruan Tinggi,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[8] Hilyah  Magdalena,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Mahasiswa Lulusan Terbaik Di Perguruan Tinggi
(Studi Kasus STMIK Atma Luhur Pangkalpinang),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2012 (SENTIKA 2012) ISSN: 2089-9815 , 2012, pp. 49–56.
[9]
R. Romiyadi, “Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Topik Tugas Akhir Mahasiswa Program Studi Manajemen Informatika  (Studi  Kasus :Politeknik  Muarateweh)  Rizar Romiyadi,” J. Bianglala Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2016. [10]
K.  Prayitno  and  W.  Pujiyono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Pemetaan  Untuk  Meningkatkan  Ekonomi  Berbasis Industri Kecil,” JSTIE (Jurnal Sarj. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 195–206, 2014.
[11] O.  W.  Turangan,  C.  Kojo,  and  C.  Mintardjo,  “Pengaruh Pemberian  Upah  Dan  Insentif  Terhadap  Produktivitas  Kerja Pegawai  Kantor  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah Provinsi Sulawesi Utara,” vol. 5, no. 2, pp. 3008–3017, 2017.
[12] M.  Subianto,  “Pengaruh  Gaji  Dan  Insentif  Terhadap  Kinerja Karyawan  Pada  Pt.  Serba  Mulia  Auto  Di  Kabupaten  Kutai
Barat,” eJournal Adm. Bisnis , vol. 4, no. 3, pp. 698–712, 2016.
[13]
H.  Wasiati  and  D.  Wijayanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Kelayakan  Calon  Tenaga  Kerja  Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes,” Wasiati, Hera Wijayanti, Dwi , vol. 3, no. 2, p. 2, 2014.
[14] Ruhul  Amin,  “Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Internet  Service Provider,” J. Tek. Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 66–71, 2015.
[15] Z.  Alamsyah  and  D.  Gustian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan Metode Weighted Product Dan Simple Additive Terhadap Penerimaan Guru,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 129–137, 2019.
[16] R.  Fitria  and  S.  N.  Rakhmah,  “Penerapan  Metode  Weighted Product  Untuk  Menganalisis  Faktor  Pemilihan  Pembayaran Digital Transaction Pada Aplikasi Ojek Online,” J. Tek. , vol. 11, no. 2, pp. 1098–1103, 2019.
[17] Y.  Perwira,  “Penentuan  Peringkat  Pelanggan  Terbaik Dengan Metode  Weighted  Product  (Studi  Kasus  PT.  Asia  Raya Foundry),” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 138–147, 2019. [18] N. Pakaya, “Pemuda Nusantara Dengan Menggunakan Metode,” ILKOM , vol. 9, no. 3, pp. 331–337, 2017.
[19] S.  Aisyah  and  W.  Purba,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Profile Matching,” J.  Mahajana  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  16–20, 2019.
[20] S. P. Tamba, P. Wulandari, M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “PENGGUNAAN METODE TOPSIS (TECHNIQUE FOR  ORDER  PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO  IDEAL SOLUTION)  UNTUK  MENENTUKAN  KUALITAS  BIJI KOPI TERBAIK BERBASIS ANDROID,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[21] B.  Satria et  al. ,  “Penerapan  Metode  Electre  Sebagai  Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Beasiswa,” vol. 3814, pp. 1–6, 2010.
[22] A.  Wahyu,  F.  Pradana,  and  I.  F.  Rozi,  “SPK  PENENTUAN
BEASISWA SISWA KURANG MAMPU DENGAN MENGGUNAKAN METODE ELECTRE ( Studi Kasus SMA Negeri 4 Bojonegoro ),” Pros.  Semin.  Inform.  Apl.  Polinema , vol. 2015, pp. 122–125, 2015.
[23] F. Faidhani and A. S. Sukamto, “Sistem Pendukung Keputusan Penentu  Bidang  Keahlian  Mahasiswa  Program  Studi Informatika Universitas Tanjungpura dengan Metode ELECTRE Decision Support System for Determining the Areas of  Expertise  for  Students  in  the  Informatics  Study  Program  at the University of Tanjungpura with the ELECTRE Method,” vol. 9, no. 1, pp. 41–47, 2021.
0 2 4 6 8 Mhs_010 Mhs_009 Mhs_008 Mhs_006 Mhs_005 Mhs_003 Mhs_004 Mhs_002 Mhs_001 Mhs_007

## Aggregate Dominance Matrix