## Article history
Received Aug 15, 2019 Accepted Dec 02, 2019

## SELEKSI CALON PENERIMA BEASISWA PT. ADIMITRA BARATAMA NUSANTARA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Bedi Suprapty 1) , Lia Dwi Utami 2 ) , Arief Bramanto Wicaksono Putra 3*) 123 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Samarinda email: bedirheody@gmail.com, liadwi72@gmail.com, * ariefbram@gmail.com

## Abstract
PT. Adimitra Baratama Nusantara is a coal company in Sangasanga that provides scholarship funding to students in Sangasanga. The number of applicants for scholarship participants makes it difficult for the company to handle data processing, so software is needed to facilitate the processing of the data. This  research  was  conducted  with  the  aim  of  building  a  decision  model  to  determine  scholarship recipients using the SAW method so that the selection process of prospective scholarship recipients can be resolved appropriately, quickly, and more procedurally. Determination of scholarship recipients is determined by several criteria, among others; parents' income, number of family members not working, home electric power, average report card grades, class and extracurricular number followed. Then to design  an  application  requires  several  stages,  namely  by  creating  a  Context  Diagram,  Data  Flow Diagram, and Entity Relationship Diagram and applying it to a software / program that will be built using Visual Basic 6 programming language along with Microsoft Access database. Decision model of prospective  scholarship  recipients  at  PT.  Adimitra  Baratama  Nusantara  with  the  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Method  resulted  in  10  registrants  being  selected  as  scholarship  recipients  and  20 registrants declared failed in the selection process.
Keywords: scholarship, Simple Additive Weighting (SAW).

## Abstrak
PT. Adimitra Baratama Nusantara merupakan perusahaan batu bara di Sangasanga yang memberikan bantuan  dana beasiswa kepada siswa siswi  yang ada di Sangasanga. Pengolahan data secara terpadu, cepat  dan  efisien  untuk  mengatasi  jumlah  pendaftar  beasiswa  yang  cukup  banyak  dapat  membantu kesulitan perusahaan, dimana perangkat lunak pengolahan data berbasis komputasi menjadi solusi dari hal tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan membangun suatu model keputusan menggunakan metode SAW untuk menentukan penerima beasiswa agar proses seleksi calon penerima beasiswa mampu disolusikan dengan tepat, cepat, dan lebih terprosedural. Penentuan penerima beasiswa ditentukan dari beberapa kriteria antara lain; penghasilan orang tua, jumlah anggota keluarga tidak bekerja, daya listrik rumah, nilai rata-rata raport, kelas, dan jumlah extrakurikuler yang diikuti. Kemudian untuk merancang sebuah aplikasi diperlukan beberapa tahap yaitu dengan membuat Context Diagram, Data Flow Diagram, dan  Entity  Relationship  Diagram  dan  menerapkannya  ke  dalam  suatu  software/program  yang  akan dibangun menggunakan bahasa pemrograman visual basic 6 beserta database microsoft access. Model keputusan  calon  penerima  beasiswa  pada  PT.  Adimitra  Baratama  Nusantara  dengan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW)  ini menghasilkan 10 pendaftar terpilih sebagai penerima beasiswa dan 20 pendaftar dinyatakan gagal dalam proses seleksi.
Kata Kunci: beasiswa, Simple Additive Weighting (SAW) .

## 1.  PENDAHULUAN
Di Sangasanga terdapat salah satu perusahaan produsen  batu  bara  termal  yaitu  PT.  Adimitra Baratama  Nusantara  (ABN).  Salah  satu  bentuk kontribusi  PT.  ABN  terhadap  masyarakat  adalah dengan  memberikan  dana  bantuan  belajar  bagi siswa  siswi  yang  ada  disangasanga.  Pada  PT. Adimitra  Baratama  Nusantara  proses  penentuan penerima beasiswa merupakan permasalahan yang melibatkan  kriteria  yang  sebelumnya  sudah ditentukan  oleh  pihak  perusahaan  dengan  tujuan untuk mendapatkan penerima beasiswa. Penentuan  penerima  beasiswa  yang  selama  ini berjalan  di  PT.  Adimitra  Baratama  Nusantara hanya berdasarkan kepada nilai rata-rata raport, d an  nilai  kurang  ekonomi.  Untuk  proses pengambilan  keputusan  hanya  dilakukan  secara manual  dan  hasil  keputusan  diambil berdasarkan pemikiran, sehingga lebih rentan akan terjadinya kesalahan  dan  ketidakpastian  keputusan  serta memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  sehingga prosesnya  menjadi  tidak  efektif  dan  efisien. Sehingga  untuk  menyelesaikan  permasalahan tersebut,  maka  diperlukan  sebuah  model pendukung  keputusan.  Terdapat  banyak  metode dalam MCMD diantaranya; AHP, SAW, TOPSIS, PROMETHEE, dan WP. Metode yang  digunakan pada  peneilian  ini  adalah  Simple  Additive Weighting  (SAW).  Metode  SAW  ini  dipilih karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut yang kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik dari beberapa alternatif yang disiapkan, pada kasus pemilihan  pelajar  berprestasi  alternatif  yang dimaksud  adalah  pelajar  yang  berhak  lolos  ke tahap  berikutnya  berdasarkan  kriteria–kriteria yang ditentukan. Hasil perhitungan yang diperoleh nantinya  dapat  dijadikan  sebagai  bahan pertimbangan  dalam  menentukan  penerima beasiswa (Agustina,
Andrianingsih,
& Muhammad, 2017). Penggunaan model pendukung  keputusan  ini  diharapkan  mampu memberikan rekomendasi kepada pihak perusahaan dalam menentukan penerima beasiswa agar  lebih  tepat  guna  dan  sesuai  dengan  sasaran serta  lebih  prosedural  dengan  bobot-bobot  yang telah ditentukan.

## 2.  METODE PENELITIAN
Multi Criteria Decision Making ( MCDM)
MCDM  adalah  suatu  metode  pengambilan keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan  beberapa
kriteria tertentu. Ukuran atau setandar penilaiaan biasanya  dilakukan  oleh stakeholders dengan sudut  pandang  sebagai  pembuat  keputusan. Kondisi  ketidakpastian  (uncertainty  condition) merupakan tantangan terbesar stakeholders untuk menghasilkan  keputusan  yang  terbaik,MCDM dilakukan  untuk  mendukung  dan  menghasilkan alternatif  yang  memiliki  ukuran  cukup  baik (Kusumadewi, 2006).
MCDM  merupakan  salah  satu  metode  yang paling  banyak  digunakan  dalam  pengambilan keputusan. Tujuan dari MCDM adalah bagaimana dari  beberapa  alternatif  eksklusif  yang  saling menguntungkan mampu terpilih alternatif terbaik atas  dasar  kemampuan  umum  dalam  bermacam kriteria  (atau  atribut)  yang  ditentukan  oleh pengambil  keputusan  (Febistian,  Heru,  Desi Andreswari, 2015).
Adapun  beberapa  metode  dalam  MCDM antara lain :
1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
merupakan suatu metode pendukung keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas L.  Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini akan menguraikan masalah multi kriteria yang memiliki  kompleksitas  tinggi  menjadi  suatu proses hierarki (Munthafa & Mubarok, 2017).
2. Simple  Additive  Weighting.  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  sering    juga dikenal istilah metode  penjumlahan terbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap    alternatif  pada  semua  atribut. (Limbong, 2013).
3. TOPSIS.  Adalah  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  multikriteria  yang pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan prinsip bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal positif  dan  jarak  terpanjang  (terjauh)  dari solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean  (jarak  antara  dua  titik)  untuk menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu alternatif  dengan  solusi  optimal  (Sriani  & Putri, 2018).
4. PROMETHEE  adalah  salah  satu  metode penentuan urutan atau prioritas dalam analisis multikriteria  atau  MCDM  (Multi  Criterion Decision  Making).  Dimana  bobot  penilaia akan  diperoleh  dari  sekumpulan  data.
Promethee  dipilih  karena  memiliki  inter aktifitas  dan  tingkat  efisiensi  yang  cukup tinggi (Pami, 2017).

## Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  juga dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Metode ini digunakan untuk melakukan penilaian atau  seleksi  terhadap  beberapa  alternatif  dalam jumlah  terbatas  (Lumbanbatu  &  Novriyeni, 2014).
Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada, berdasarkan persamaan 2.1.
r ij= ⎩ ⎨ ⎧ x ij Max i x i Min i x ij x ij (2.1)
Keterangan : rij =  nilai rating kinerja ternormalisasi xij xij  =  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria
Max xij  = nilai terbesar dari setiap kriteria    i Min xij  = nilai terkecil dari setiap kriteria     i Benefit  = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost  = jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) berdasarkan persamaan 2.2.
V i = w i r ij (2.2)
Keterangan :
Vi= rangking untuk setiap alternatif wi = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2013).

## Langkah-Langkah SAW
Adapun  langkah  penyelesaian  Simple Additive  Weighting  (SAW)  adalah  sebagai berikut (Kusumadewi, 2006) :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## Keuntungan  Simple  Additive  Weighting (SAW)
Dibawah  ini  terdapat  beberapa  keuntungan menggunakan  metode  SAW  (Kusrini,  2007) adalah :
1.  Metode SAW memberikan suatu model yang akan  menghasilkan  penilaian  cukup  terbaik dikarenakan bobot preferensi dan nilai kriteria dilakukan oleh stakeholders
2.  Metode  SAW  mencerminkan  cara  berpikir alami  untuk  memilah  milih  elemen-elemen dari  suatu  sistem  ke  dalam  berbagai  tingkat berlainan  dan  mengelompokan  unsur  yang serupa dalam setiap tingkat.
3.  Metode SAW memberikan penilaian terhadap konsistensi logis dari pertimbangan- pertimbangan yang digunakan dalam menentukan prioritas.
4.  Metode  SAW  memiliki  konsep  perbandingan matriks yang memiliki unsur cost dan benefit
5. Metode SAW memberikan suatu sarana untuk penilaian  yang  tidak  dipaksakan  tetapi merupakan  penilaian  yang  sesuai  pandangan masing-masing.

## Beasiswa
Beasiswa dapat dikatakan sebagai bantuan dana pendidikan yang biayanya tidak bersumber
dari  pendanaan  sendiri  atau  orang  tua, melainkan  pembiayaan  yang  diberikan  oleh pemerintah,  perusahaan  swasta  serta  lembaga pendidik  yang  karena  prestasi  seorang  siswa, pelajar  atau  mahasiswa  dapat  diberikan kesempatan  untuk  meningkatkan  kapasitas sumber  daya  manusianya  melalui  pendidikan. Dari  standar  kualitas  yang  mampu  dipenuhi, kompetensi  yang  tercapai  dan  klasifikasi  yang dimiliki  oleh  pemberi  dana  maka  beasiswa tersebut akan diberikan. (Gafur, A., Yuliani, S., & Hidayat, 2008)

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Menentukan kriteria yang akan digunakan :

## Tabel 1 Kriteria
Cluster Kriteria Penerima Beasiswa Kriteria Keterangan C1 Penghasilan Orang Tua Perbulan Ekonomi C2 Jumlah Anggota Keluarga Tidak Bekerja C3 Daya Listrik Rumah C1 Nilai Rata-Rata Raport Akademik C2 Jenjang Sekolah C3 Extrakulikuler yang diikuti

## Menentukan alternatif atau pendaftar besiswa :
Tabel 2  Alternatif Alte rnat if Pembobotan Kriteria Ekonomi Akademik C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3.000.000 1 900 80,45 3 1 A2 1.750.000 0 450 80,8 3 0 A3 1.625.000 3 450 80,6 2 2 A4 875.000 0 450 88 2 3 A5 925.000 1 450 81,3 3 2 A6 750.000 0 450 81,55 1 0 A7 1.000.000 1 450 81,8 2 1 A8 1.750.000 2 900 83,1 3 2 A9 2.250.000 1 900 86,3 3 1 A10 1.750.000 0 450 83,2 2 0 ... ... ... ... ... ... ... A30 4.500.000 2 1300 85,65 1
0
Selanjutnya bagaimana rating kecocokan dibangun pada setiap alternatif pada setiap kriteria sesuai dengan skala bobot yang telah ditentukan.

## Tabel 3 Pembobotan Kriteria
No Pembobotan Kriteria Keterangan Skala 1 Sangat Rendah 1 2 Rendah 2 3 Sedang 3 4 Tinggi 4 5 Sangat Tinggi 5 Pembobotan pada setiap kriteria. Tabel 4 Pembobotan C1 Ekonomi N o Penghasilan Orang Tua Perbulan Nominal Keterangan Skala 1. <=1.499.999 Sangat Tinggi 5 2. 1.500.001- 2.249.999 Tinggi 4 3. 2.250.000 - 2.999.999 Sedang 3 4. 3.000.000 - 3.749.999 Rendah 2 5. > =3.750.000 Sangat Rendah 1 Tabel 5 Pembobotan C2 Ekonomi N o Jumlah Anggota Keluarga Tidak Bekerja Jumlah Keterangan Skala 1. >3 Sangat Tinggi 5 2. 3 Tinggi 4 3 2 Sedang 3 4. 1 Rendah 2 5. 0 Sangat Rendah 1 Tabel 6 Pembobotan C3 Ekonomi N o Daya Listrik Rumah Jumlah Keterangan Skala 1. 400 Tinggi 4 2. 900 Sedang 3 3. 1300 Rendah 2

## Tabel 7 Pembobotan C1 Akademik
N o Nilai Rata-Rata Raport Jumlah Keterangan Skala 1. >84 Sangat Tinggi 5 2. 83,1 – 84 Tinggi 4 3. 82,1 – 83 Sedang 3 4. 81,1 – 82 Rendah 2 5. 79 – 81 Sangat Rendah 1
Tabel 8 Pembobotan C2 Akademik N o Jenjang Sekolah Jumlah Keterangan Skala 1. 1 Tinggi 3 2. 2 Sedang 4 3. 3 Rendah 5 Tabel 9 Pembobotan C3 Akademik N o Jumlah Ekstrakurikuler Yang Diikuti Jumlah Keterangan Skala 1. 2 Tinggi 3 2. 1 Sedang 4 3. 0 Rendah 5
Menentukan  rating  kecocokan  untuk  setiap alternatif terhadap kriteria :
Tabel 10 Rating Kecocokan Alte rnat if Rating Kecocokan Ekonomi Akademik
C1 C2 C3 C4 C5 C6
A1 2 2 3 1 2 3 A2 4 1 4 1 2 2 A3 4 4 4 1 3
4
A4 5 1 4 5 3 4
A5 5 2 4 2 4 4
A6 5 1 4 2 4 2 A7 5 2 4 2 3 3 A8 4 3 3 4 2 4 A9 3 2 3 5 2 3 A10 4 1 4 4 3 2
... ... ... ... ... ... ... A30 1 3 2 5 4 2
Berdasarkan  Tabel  10  di  atas,  dapat dibentuk  matriks  keputusan  X.  Berikut merupakan  matriks  X  yang  diambil  dari  10 alternatif pertama tabel 10 sebagai sample.
𝑋 𝐸𝑘𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖 =
⎩ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎧ 4 2 4 5 5 3 1 4 4 4 2 2 3 2 3 2 3 5 2 2
3 3 3 4 4 3 2 4 3 3 ⎭ ⎪ ⎪ ⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎪ ⎫ 𝑋 𝐴𝑘𝑎𝑑𝑒𝑚𝑖𝑘 =
⎩ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎪ ⎪ ⎪ ⎧ 4 1 3 2 2 5 5 2 1 2 4 3 3 4 2 2 4 4 4 2 4 4 3 4 3 3 3 3 2 2 ⎭ ⎪ ⎪ ⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎪ ⎫
Menormalisasikan matriks X menjadi Matriks R berdasarkan  persamaan  2.1.  Berikut  proses
normalisasi  matriks  X  yang  diambil  1  alternatif pertama sebagai sample perhitungan :
R ekonomi :
𝑟 = min  {4; 2; 4; 5; 5; 3; 1; 4; 4; 4} 4 = 1 4 = 0,25
𝑟 = 2 max  {2; 2; 3; 2; 3; 2; 3; 5; 2; 2} = 2 5 = 0,4 𝑟 = min  (3; 3; 3; 4; 4; 3; 2; 4; 3; 3) 3 = 2 3 = 0,6
R akademik :
𝑟 = 4 max  {4; 1; 3; 2; 2; 5; 5; 2; 1; 2} = 4 5 = 0,8 𝑟 = min  {4; 3; 3; 4; 2; 2; 4; 4; 4; 2} 4 = 2 4 = 0,5 𝑟 = 4 max  {4; 4; 3; 4; 3; 3; 3; 3; 2; 2} = 4 4 = 1
Menghitung  nilai  Vi  dari  matriks  R ternormalisasi dengan bobot (W).

## Tabel 11 Bobot (W) kriteria
Cluster Kriteria Bobot (W) C1 5 Ekonomi C2 3 C3 1 C1 5 Akademik C2 3 C3 1
𝑉 ekonomi  = (5)(0,25)  +  (3)(0,4)  +  (1)(0,6) = 3,05 𝑉 akademik = (5)(0,8)  +  (3)(0,5)  +  (1)(1) = 6,5

## Implementasi Rule Base
Nilai  akhir  (Vi)  ekonomi  dan  akademik  dari setiap alternatif akan diklasifikasikan berdasarkan range nilai dan dengan tabel keputusan serta hasil yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  perushaan  PT. Adimitra Baratama Nusantara :

## Tabel 12 Rule Base Nilai Ekonomi dan Akademik
Cluster Range Nilai Rendah Sedang Tinggi Ekonomi 0-2,6 2,7-5,3 5,4-8 Akademik 0-2,99 3-5,99 6-9
Nilai yang sudah diklasifikasikan dengan tabel 12 akan disesuaikan dengan tabel keputusan, hasil keputusan dapat dilihat pada tabel 13.

## Tabel 13 Tabel Keputusan
EKONOMI AKADEMIK DECISION Rendah Rendah GAGAL Rendah Sedang GAGAL Rendah Tinggi GAGAL Sedang Rendah GAGAL Sedang Sedang GAGAL Sedang Tinggi LOLOS Tinggi Rendah GAGAL Tinggi Sedang LOLOS Tinggi Tinggi LOLOS

## Tabel 14 Hasil Implementasi Rule Base
Alternatif Nilai Eko Aka Dss Eko Aka A1 4,37 4,75 Sedang Sedang Gagal A2 2,35 4,50 Rendah Sedang Gagal A3 4,15 4,00 Sedang Sedang Gagal
Alternatif Nilai Eko Aka Dss Eko Aka A4 2,10 8,00 Rendah Tinggi Gagal A5 2,70 4,50 Sedang Sedang Gagal A6 2,10 4,00 Rendah Sedang Gagal A7 2,70 4,75 Sedang Sedang Gagal A8 3,72 8,00 Sedang Tinggi Lolos A9 3,53 8,75 Sedang Tinggi Lolos A10 2,35 6,50 Rendah Tinggi Gagal ... ... ... ... ... ... A30 7,80 7,00 Tinggi Tinggi Lolos
Dari 30 Alternatif pendaftar beasiswa terdapat 10 alternatif    yang  berhak  penerima  beasiswa  dan dapat dilihat pada tabel 15.

## Tabel 15 Pendaftar Lolos
Alternatif Nilai Eko Aka Dss Eko Aka A8 3,72 8,00 Sedang Tinggi Lolos A9 3,53 8,75 Sedang Tinggi Lolos A15 4,13 8,00 Sedang Tinggi Lolos A17 3,12 6,50 Sedang Tinggi Lolos A19 6,60 4,75 Tinggi Sedang Lolos A21 3,77 7,00 Sedang Tinggi Lolos A22 3,37 8,00 Sedang Tinggi Lolos A24 4,32 6,50 Sedang Tinggi Lolos A28 4,13 7,25 Sedang Tinggi Lolos A30 7,80 7,00 Tinggi Tinggi Lolos
Flowchart Program :
Context Diagram :
Data Flow Diagram :
Entity Relationship Diagram :
A . Form Kriteria
Pada  form  ini  akan  di  input  nilai  untuk  setiap kriteria pada satu alternatif, sehingga
menghasilkan  nilai  akhir  dari  kriteria  ekonomi dan  kriteria  akademik  yang  akan  diterapkan kedalam rule base
B. Form Rekapitulasi
Menampilkan 30 Alternatif beserta field id, nama sekolah,  score  ekonomi,  score  akademik, keterangan  ekonomi,  keterangan  akademik,  dan hasil.  Selanjutnya  alternatif  tersebut  akan diklasifikan menurut keputusan Lolos dan Gagal dalam form yang berbeda .
C. Form Lolos
Merupakan  form  yang  menampilkan  nama pendaftar  yang  lolos  dan  berhak  menerima beasiswa.
C. Form Gagal
Merupakan  form  yang  menampilkan  nama pendaftar  yang  gagal  dalam  proses  seleksi  atau tidak berhak menerima beasiswa.

## 4.  PENUTUP

## Kesimpulan
Dengan  menggunakan  metode  SAW  pada kasus  pendukung  pemberian  beasiswa  dapat diperoleh  kesimpulan  bahwa  dari  30  pendaftar beasiswa  didapatkan  hasil  akhir  10  pendaftar terpilih  sebagai  penerima  beasiswa  dan  20 pendaftar lainnya dinyatakan gagal.
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) telah  diimplementasikan  ke  dalam  aplikasi sehingga  dapat  digunakan  pada  PT.  Adimitra Baratama Nusantara

## Saran
Adapun  saran  yang  diberikan  sebagai pertimbangan kepada pihak-pihak yang berkepentingan  untuk  mengembangkan  lebih lanjut  lagi  dan  menyempurnakan  hasil  dari penelitian ini sehingga nantinya ini menjadi lebih baik lagi.
1. Membangun  subkreteria  yanglebih  spesifik sehingga  proses  penilaiaan  akan  menjadi lebih presisi dan tepat guna
2. Adanya  pengembangan  aplikasi  menjadi berbasis  online  agar  dapat  diakses  oleh pendaftar secara jarak jauh.

## 5.  REFERENSI
Agustina,  I.,  Andrianingsih,  &  Muhammad,  T.
(2017). Implementasi Metode SAW(Simple additive  Weighting)  pada  perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Beasiswa Berbasis WEB. Jurnal SNATIKA .
Febistian,  Heru,  Desi  Andreswari,    and  A.  E.
(2015).  Implementasi  Metode  MCDM dalam  Pemilihan  Kantor  Urusan  Agama (KUA)  Teladan  dengan  Menggunakan PROMETHEE  (Studi  Kasus:  Kementerian Agama  Kepahiang). Rekursif:  Jurnal Informatika , 3 (2).
Gafur, A., Yuliani, S., & Hidayat, N. (2008). Cara Mudah  Mendapatkan  Beasiswa .  Niaga Swadaya.
Kusrini, M. K. (2007). Konsep dan aplikasi sistem pendukung keputusan . Penerbit Andi .
Kusumadewi, S., & Purnomo, H. (2013). Aplikasi Logika  Fuzzy  untuk  pendukung  keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Kusumadewi, S. H. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision  Making  (Fuzzy  MADM). Graha Ilmu Yogyakarta .
Limbong,
T. (2013). IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK PEMILIHAN  PEKERJAAN  BIDANG INFORMATIKA. Proceeding SNIKOM .
Lumbanbatu,  K.,  &  Novriyeni.  (2014).  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Beasiswa (Ppa  Dan  Bbm)  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (Study  Kasus :  Akbid
Kholisaturrahmi Binjai). Jurnal KAPUTAMA .
Munthafa, A., & Mubarok, H. (2017). Penerapan Metode  Analytical  Hierarchy  Process Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Mahasiswa  Berprestasi. Jurnal
Siliwangi .
Pami,  S.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  dengan Metode Promethee (Studi Kasus: PT Karya Abadi  Mandiri). Pelita  Informatika  Budi
Darma .
Sriani,  &  Putri,  R.  A.  (2018).  Analisa  Sistem
Pendukung Keputusan Menggunakan
Metode  Topsis  Untuk  Sistem  Penerimaan
Pegawai  Pada  Sma  Al  Washliyah  Tanjung Morawa. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan
Informatika .
Supriyono, H. (2015). Pemilihan Rumah Tinggal
Menggunakan  Metode  Weighted  Product. Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika.
https://doi.org/10.23917/khif.v1i1.1178