## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Penerapan Metode WASPAS Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Pada Perguruan Tinggi Negeri
Khairul Ihsan, Guidio Leonarde Ginting *
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 ihsan.vanhoutenbbm@gmail.com, 2,* guidio.leonarde@stmik-budidarma.ac.id
Abstrak− Penentuan  penerima  beasiswa  mou  di  Kantor  Bupati  Labuhan  Batu  Utara  dilakukan  dengan  cara  memilih  Siswa  yang mengikuti  serangkaian  tahapan  tes  yang  diberikan  dan  kriteria  yang  sesuai.  Masalah  yang  dihadapi  oleh  tim  penyeleksi  adalah bagaimana menentukan siswa berprestasi dari sejumlah alternatif yang memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing sehingga kurang tepat sasaran dalam memberikan nilai yang terbaik untuk dianalisa. Sistem ini merupakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang  dibangun  menggunakan  metode  WASPAS  dan  dirancang  menggunakan  Microsoft  Visual  Studio  2008  dan  menggunakan database Microsoft Access. Untuk pengolahan data akan dilakukan oleh Tim Penyeleksi dari Kantor Bupati Labuhan Batu Utara dengan memasukan data nilai calon penerima beasiswa maka sistem akan  melakukan  perhitungan sesuai prinsip WASPAS yang pada akhirnya menghasilkan  suatu  penentuan  peringkat  yang  dapat  membantu  tim  penyeleksi  dalam  membandingkan  peringkat  yang  diperoleh. Sistem yang dibuat telah mampu menentukan siswa yang berhak menerima beasiswa.
Kata Kunci: WASPAS, Beasiswa MOU, Sistem Pendukung Keputusan.
Abstract− Determination of recipients of Mou scholarships at the Labuhan Batu Utara Regent's Office is done by selecting students who take a series of given test stages and appropriate criteria. The problem faced by the selection team is how to determine outstanding students from a number of alternatives that have their respective strengths and weaknesses so that they are not well targeted in providing the best  value to be  analyzed.  This system is  a Decision  Support  System  (SPK) which was built  using the WASPAS  method  and designed  using  Microsoft  Visual  Studio  2008  and  using  a  Microsoft  Access  database.  Data  processing  will  be  carried  out  by  the Selection Team from the Labuhan Batu Utara Regent's Office by entering the value data of the prospective scholarship recipients, the system will perform calculations according to the WASPAS principle which ultimately results in a ranking that can help the selection team compare the rankings obtained. The system created has been able to determine students who are entitled to receive scholarships.
Keywords : WASPAS, MOU Scholarship, Decision Support Systems.

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa merupakan pemberian bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi  keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh  pemberian  beasiswa  merupakan  program  kerja  yang  ada  disetiap sekolah, universitas atau perguruan tinggi.
Beasiswa Memorandum Of Understanding (MOU) merupakan Prakontrak atau kesepakatan awal yang dibuat oleh para  pihak  sebelum  mereka  membuat  dan  menandatangani  perjanjian  atau  kontrak  mereka  yang  sebenarnya,jika berdasarkan pada penelitian dan feasibility study (studi kelayakan)  kerja sama memungkinkan untuk di jalankan maka kerja sama terebut akan di lanjutkan kepada kontrak jika tidak maka kedua belah pihak akan membatalkannya. Pemberian beasiswa Mou yang diadakan oleh pihak Kantor Bupati Labuhan Batu Utara merupakan partisipasi dalam pendidikan di daerah labuhan batu utara serta tujuan utama dari program beasiswa ini adalah meningkatkan motivasi belajar bagi calon mahasiswa  khususnya  mereka  yang  menghadapi  kendala  ekonomi  serta  meningkatkan  akses  dan  kesempatan  belajar diperguruan tinggi negeri bagi penduduk wilayah labuhan batu utara yang berpotensi akademik tinggi dan kurang mampu secara ekonomi.
Dikantor  bupati  Labuhan  Batu  Utara  pemilihan  penerima  beasiswa  masih  menggunakan  sistem  manual  yaitu mencatat  satu  persatu  berkas  yang  akan  diproses  pada  kantor  dan  belum  terkomputerisasi  dengan baik  sehingga  akan memakan waktu yang cukup lama, Sehingga memperlambat pihak kantor untuk melakukan penyeleksian. Jumlah peserta yang  mengajukan  beasiswa  banyak  serta  indikator  kriteria  yang  banyak,  sehingga  masih  sering  terjadi  kesalahan  – kesalahan dalam penilaian dan penjumlahan setiap kriteria, maka perlu  dibangun sebuah sistem pendukung keputusan yang akan membantu penetuan siapa yang berhak untuk mendapatkan beasiswa tersebut.
Weighted Aggreated Sum Produk Assesment (WASPAS) Padalah  metode yang dapat menentukan nilai bobot untuk setiap  atribut  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternative  terbaik  dari  jumlah alternative  dengan  metode  perangkingan  tersebut[1],  diharapkan  penilaian  akan  lebih  tepat  bila  didasarkan  pada  nilai krateria  yang  sudah  ditentukan  waspas,sehingga  akan  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  bagi  pihak  yang  akan mendapatkan beasiswa tersebut.
Meskipun  banyak  dilakukan  penelitian  tentang  metode  WASPAS  tetapi  masih  perlu  dikembangkan  untuk mendapatkan hasil yang akurat dari keputusan yang diambil dengan melakukan penelitian yang berbeda.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem yang memberikan dukungan kepada seorang manajer, atau kepada sekelompok manajer yang relatif kecil yang bekerja sebagai team pemecah masalah, dalam memecahkan masalah semi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN XXXX-XXXX (Media Online)
terstruktur dengan memberikan informasi atau saran mengenai keputusan tertentu.Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung  pembuat  keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan semiterstruktur  dan  terstruktur[1]–[3].  Sistem  pendukung keputusan  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis komputer (termasuk sistem pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. SPK merupakan penggabungan sumber-  sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk  memperbaiki  kualitas  keputusan.  Sistem Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem informasi berbasis  komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah-  masalah semi struktur.

## 2.2 Metode WASPAS
Metode WASPAS merupakan kombinasi unik dari pendekatan MCDM yang diketahui yaitu model jumlah tertimbang (Weighted sum model/WSM) dan model produk tertimbang (WPM) pada awalnya membutuhkan normalisasi linier dari elemen matriks keputusan dengan menggunakan dua persamaan[3]–[7].
1. Mempersiapkan Sebuah Matriks
X =
[ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 … 𝑥 2𝑛 … ….        … 𝑥 𝑚1 1  𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚𝑛 ]
2. Menormalisasikan niai 𝑅 𝑖𝑗 dengan rumus sebai berikut :
Benefiicial Criteria 𝑅 𝑖𝑗= 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑋𝑖𝑋𝑖𝑗
(1)
Non Beneficial Criteria
𝑅 𝑖𝑗= 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (2)
3.  Menghitung nilai Alternatif (Qi) dengan menggunakan rumus sebagai berikut
𝑄 𝑖=0.5 ∑ 𝑅 𝑖𝑗𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 + 0.5  ∏ (𝑅𝑖𝑗) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Nilai Qi yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi.

## 2.3 Beasiswa
Beasiswa merupakan pemberian bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi  keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh  pemberian  beasiswa  merupakan  program  kerja  yang  ada  disetiap universitas atau perguruan tinggi. Program mahasiswa digunakan untuk meringankan beban mahasiswa dalam menempuh masa study kuliah khususnya dalam masalah biaya [8]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dikantor bupati labuhan batu  utara  dalam melakukan  pemberian beasiswa masih  menggunakan  sistem  manual, dalam pendataan  penyeleksian  penerima  beasiswa  terkendala  disebabkan  kurangnya  pegawai  penyeleksi  dan  membutuhkan waktu yang cukup lama dalam melakukan penyeleksian beasiswa, mengingat banyaknya yang mendaftar sebagai calon penerima  beasiswa  serta  indikator  kriteria  yang  banyak  sehingga  masih  sering  terjadi  kesalahan  –  kesalahan  dalam penilaian dan penjumlahan setiap kriteria, sehingga penerima beasiswa tidak tepat sasaran.

## 3.1 Data Alternatif
Data  alternatif  sangat  penting  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  pada  Kantor  Bupati  Labuhan  Batu  Utara. Alternatif yang dipilih merupakan alternatif yang direkomendasikan oleh Kantor Bupati Labuhan Batu Utara agar data tersebut lebih akurat dan terpercaya. Beberapa alternatif-alternatif yang dimaksud dapat di lihat di tabel 4.1 berikut.
Tabel 1. Alternatif Alternatif Keterangan A1 Riswanto A2 Sugesti Alfiqriani A3 Astri Pratiwi A4 Ari Darma Nasution

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN XXXX-XXXX (Media Online)
A5 Rio Frengki Sitorus A6 Nurhalimah
Sumber : Kantor Bupati Labuhan Batu Utara

## 3.2 Menentukan Kriteria dan Bobot
Dalam  Proses  metode  WASPAS  memerlukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  dan pertimbangan.Dari setiap kriteria akan di uraikan dibawah ini.
1. Nilai Tes Ujian
Kriteria ini merupakan  data  penilaian  dari  hasil tes ujian yang telah dijalani pada saat  masuk untuk mengikuti beasiswa.
2. Proposal Kreativitas
Kriteria ini merupakan  data berdasarkan  Proposal  yang di buat dan disusun  oleh pendaftar atau calon penerima beasiswa tersebut. Penilaian dilakukan berdasarkan lampiran yang di buat dalam satu proposal.
3. Prestasi
Merupakan kriteria dar jumlah prestasi yag diraih
4. Transkip Nilai Terakhir
Kriteria ini merupakan  penilaian dari kumpulan nilai-nilai mata pelajaran yang diperoleh dari nilai terakhir calon penerima beasiswa.
5. Psikotes
Kriteria ini  merupakan  data penilaian dari hasil tes psikotes yang telah dijalani  pada saat  melekukan pendaftaran beasiswa Mou yang dilakukan oleh pihak Kantor Bupati Labuhan Batu Utara.
Adapun kriteria-kriteria yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Nilai Tes Ujian C2 Proposal Kreativitas Siswa C3 Prestasi C4 Transkip Nilai Terakhir C5 Psikotes
Dari  masing-masing  kriteria  tersebut  akan  ditentukan  bobot-bobotnya.  Pada  bobot  terdiri  dari  4  bilangan fuzzy yaitu, Sangat Baik (SB), Baik (B), Cukup (C), Kurang Baik (KB) seperti telihat pada gambar 1
Gambar 1 . Grafik fuzzy Bobot
Penulis membuat kemudahan dengan menyetarakan kedalam bilangan bulat yang terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria Sesuai Bilangan Fuzzy Fuzzy Bilangan Bulat Keterangan 0,25 0-25 Kurang Baik 0,5 26-50 Cukup 0,75 51-75 Baik 1 76-100 Sangat Baik
Berdasarkan  kriteria  dan  rating  kecocokan  setiap  alternatif ( coomis )  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan, selanjutnya penjabaran bobot dari setiap kriteria yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy .
Tabel 4. Kriteria Nilai Tes Ujian Nilai Tes Ujian (C1) Nilai Kurang Baik 0 – 25 Cukup 26 – 50 Baik 51 – 70 Sangan Baik 71 – 100

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN XXXX-XXXX (Media Online)
Tabel 5. Kriteria Proposal Kreativitas Proposal Kreativitas  (C2) Nilai Kurang Baik 0 – 25 Cukup 26 – 50 Baik 51 – 70 Sangan Baik 71 – 100 Tabel 6. Kriteria Prestasi Prestasi (C3) Nilai Kurang Baik 0 – 25 Cukup 26 – 50 Baik 51 – 70 Sangan Baik 71 – 100 Tabel 7. Transkip Nilai Terakhir Transkip Nilai Terakhir (C4) Nilai Kurang Baik 0 – 25 Cukup 26 –50 Baik 51 – 70 Sangan Baik 71 – 100 Tabel 8. Kriteria Psikotes Psikotes (C5) Nilai Kurang Baik 0 – 25 Cukup 26 – 50 Baik 51 – 70 Sangan Baik 71 – 100

## 3.3 Penerapan Metode Weightted Aggregated Sum Product assessment (WASPAS)
Berikut tabel  rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 9. Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 70 80 70 80 85 A2 77 80 55 70 65 A3 90 75 60 65 90 A4 80 90 81 90 75 A5 90 80 77 85 80 A6 70 90 80 60 70 W 0,30 0,10 0,20 0,20 0,20
Tabel 9 Menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif disetiap kriteria. Nilai terbesar adalah nilai terbaik, maka semua kriteria yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan. Pengambilan  keputusan memberikan bobot preferensi sebagai berikut:
Tabel 10. Bobot w Keterangan Bobot W Nilai Tes Ujian 30% Kriteria Proposal Kreativitas 10% Prestasi 20% Transkip Nilai Terakhir 20% Psikotes 20%
Menormalisai Nilai R ij yang diperoleh dari kolom setiap alternatif dan criteria:
X 11 = 70 90 = 0,777
X 21 = 77 90 = 0,8

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN XXXX-XXXX (Media Online)
X 31 = 90 90 =  1
X 41 = 80 90 = 0,8
X 51 = 90 90 = 0,777
X 61 = 70 90 = 0,777
X 12 = 80 90 = 0,8
X 22 = 80 90 = 0,8
X 32 = 75 90 = 0,8333
X 42 = 90 90 = 1
X 52 = 80 90 = 0,8
X 62 = 90 90 = 1
X 13 = 70 80 = 0,777
X 23 = 55 80 = 0,687
X 33 = 60 80 = 0,75
X 43 = 81 80 = 0,0125
X 53 = 77 80 = 0,962
X 63 = 80 80 = 1
X 14 = 80 90 = 0,888
X 24 = 70 90 = 0,777
X 34 = 65 90 = 0,722
X 44 = 90 90 = 1
X 54 = 85 90 = 0,944
X 64 = 60 90 = 0,666
X 15 = 85 90 = 0,944
X 25 = 65 90 = 0,772
X 35 = 90 90 = 1

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN XXXX-XXXX (Media Online)
X 45 = 75 90 = 0,833
X 55 = 80 90 = 0,888
X 65 = 70 90 = 0,777 Hasil perhitungan [ 0,777 0,8 0,777 0,8 0,8 0,687 1 0,8333 0,75 0,8 1 0,0125 0,777 0,8 0,962 0,777 1 1 0,888 0,944 0,777 0,772 0,722 1 1 0,833 0,944 0,888 0,666 0,777 ] 𝐴
Menghitung nilai  Alternatiif ( 𝑄 𝑖 ) untuk menentukan rangking tertinggi.Berikut penjumlahan 𝑄 𝑖 , menggunaan persamaan ke 3.
𝑄1 = 0,5 ∑(0,777 ∗ 0,30) + (0,8 ∗ 0,10) + (0,777 ∗ 0,20) + (0,888 ∗ 0,20) + (0,944 ∗ 0,20) + (0,5 ∏(0,777 0,30 ∗ 0,8 0,10 ∗ 0,777 0,20 ∗ 0,888 0,20 ∗ 0,944 0,20 )
= (0,5 ∑ 0,2331 + 0,08 + 0,1554 + 0,1776 + 0,1888)
+ (0,5 ∏ 0,9270 ∗ 0,9779 ∗ 0,9507 ∗ 0,09295 ∗ 0,9885)
= (0,7405)+(0,03959) = 0,78009 𝑄2 = 0,5 ∑(0,8 ∗ 0,30) + (0,8 ∗ 0,10) + (0,687 ∗ 0,20) + (0,777 ∗ 0,20) + (0,772 ∗ 0,20) + (0,5 ∏(0,8 0,30
∗ 0,8 0,10 ∗ 0,687 0,20 ∗ 0,888 0,20 ∗ 0,944 0,20 )
= (0,5 ∑ 0,24 + 0,08 + 0,1374 + 0,1155 + 0,1544 + 0,1544)
+ (0,5 ∏ 0,9352 ∗ 0,97793 ∗ 0,5863 ∗ 0,9765 ∗ 0,1888)
= 0,44085 + 0,049428 = 0,490278
𝑄3 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,30) + (0,8333 ∗ 0,10) + (0,75 ∗ 0,20) + (0,722 ∗ 0,20) + (1 ∗ 0,20) + (0,5 ∏(1 0,30
∗ 0,8333 0,10 ∗ 0,75 0,20 ∗ 0,722 0,20 ∗ 1 0,20 )
= (0,5 ∑ 0,3 + 0,0833 + 0,15 + 0,1444 + 0,2   + (0,5 ∏ 1 ∗ 0,9819 ∗ 0,94408 ∗ 0,95231 ∗ 0,9369 ∗ 1) = 0,43885 + 0,413540 = 0,8 5239
𝑄4 = 0,5 ∑(0,8 ∗ 0,30) + (1 ∗ 0,10) + (0,0125 ∗ 0,20) + (1 ∗ 0,20) + (0,833 ∗ 0,20) + (0,5 ∏(0,8 0,30 ∗ 1 0,10 ∗ 0,0125 0,20 ∗ 1 0,20 ∗ 0,833 0,20 )
= (0,5 ∑ 0,24 + 0,1 + 0,0025 + 0,2 + 0,1666) + (0,5 ∏ 0,9352 ∗ 1 ∗ 0,41627 ∗ 1 ∗ 0,96418)
= 0,35455+ 0,1876755 = 0,542225
𝑄5 = 0,5 ∑(0,777 ∗ 0,30) + (0,8 ∗ 0,10) + (0,962 ∗ 0,20) + (0,944 ∗ 0,20) + (0,888 ∗ 0,20) + (0,5 ∏(0,777 0,30
∗ 0,8 0,10 ∗ 0,962 0,20 ∗ 0,944 0,20 ∗ 0,888 0,20 )
= (0,5 ∑ 0,2331 + 0,08 + 0,1924 + 0,1888 + 0,1776)
+ (0,5 ∏ 0,9270 ∗ 0,9779 ∗ 0,9922 ∗ 0,9885 ∗ 0,9765)
= 0,43595 + 0,868205 = 1,304155

## TIN: Terapan Informatika Nusantara

## ISSN XXXX-XXXX (Media Online)
𝑄6 = 0,5 ∑(0,777 ∗ 0,30) + (1 ∗ 0,10) + (1 ∗ 0,20) + (0,666 ∗ 0,20) + (0,777 ∗ 0,20) + (0,5 ∏(0,777 0,30
∗ 1 0,10 ∗ 1 0,20 ∗ 0,666 0,20 ∗ 0,777 0,20 )
= (0,5 ∑ 0,231 + 0,1 + 0,2 + 0,1332 + 0,1554)   + (0,5 ∏ 0,92709 ∗ 1 ∗ 1 ∗ 0,9219 ∗ 0,9507) = 0,4098 + 0,406274 = 0,816074
Tabel 11 . Hasil Perangkingan Alternatif Hasil Rangking Rio Frengki Sitorus 1,304155 1 Astri Pratiwi 0,85239 2 Nurhalimah 0,816074 3 Riswanto 0,78009 4 Ari Darma Nasution 0,542225 5 Sugesti Alfiqriani 0,490278 6
Hasil dari perhitungan menggunakan metode WASPAS, bahwa Rio Frengki Sitorus merupakan alternatif terbaik sebagai penerima beasiswa MOU pada Perguruan Tinggi Negeri.
Beasiswa  Memorandum  Of  Understanding  (MOU)    merupakan  Prakontrak  atau  kesepakatan  awal  yang  dibuat oleh  para  pihak  sebelum  mereka  membuat  dan  menandatangani  perjanjian  atau  kontrak  mereka  yang  sebenarnya,jika berdasarkan pada penelitian dan feasibility  study(studi kelayakan) kerja sama memungkinkan untuk  di  jalankan maka kerja sama terebut akan di lanjutkan kepada kontrak jika tidak maka kedua belah pihak akan membatalkannya.
Dalam  hal  ini  pihak  kantor  bupati  labuhan  batu  utara  memberikan  beberapa  seleksi  dan    kriteria  yang  harus dipenuhi oleh calon penerima beasiswa agar bisa mendapatkan beasiswa Mou tersebut, setelah mendapat beasiswa dari kantor bupati labuhan batu utara maka dilanjutkan kepada pihak perguruan tinggi negeri dengan melakukan perjanjian Mou  yang  ditandatangani  oleh  Bupati  labuhan  batu  utara.  Pada  semester  1  akan  mendapatkan  beasiswa  sebesar  Rp. 15.000.000 dan pada semester selanjutnya harus mempertahankan IPK lebih dari 3,0 maka beasiswa Mou yang diberikan Rp 15.000.000/tahun akan di teruskan oleh pihak kantor bupati, jika tidak maka beasiswa akan diputus oleh pihak kantor bupati labuhan batu utara.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  Penelitian  ini  yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Mou  Pada Perguruan Tinggi Negeri Menerapkan Metode Waspas, maka kesimpulan yang diperoleh sebagai berikut:
1. Proses pemilihan penerima beasiswa yang ada di Kantor Bupati Labuhan Batu Utara masih bersifat manual dalam perhitungannya.  Pemilihan  Penerima  Beasiswa  Mou  Pada  Perguruan  Tinggi  Negeri  merupakan  suatu  bentuk partisipasi dalam pendidikan di daerah Labuhan Batu Utara untuk meningkatkan motivasi belajar bagi mahasiswa khususnya mereka yang berprestasi.
2. Metode WASPAS melakukan dan menormalisasikan nilai Benefiicial Criteria dan menghitung alternatif yang dapat mengurutkan dan memberi peringkat dalam melakukan pemilihan penerima beasiswa Mou yang tepat.
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Mou  Pada  Perguruan  Tinggi  Negeri  dibangun menggunakan Microsoft Visual Studio 2008 yang menghasilkan penerima beasiswa yang tepat berdasarkan kriteria yang  telah  ditentukan.  Sistem  yang  dibangun  membantu  memberikan  data  sebagai  bahan  pertimbangan  bersifat akurat dan lebih efesien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[2] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[3] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] E. D. Marbun, L. A. Sinaga, E. R. Simanjuntak, D. Siregar, and J. Afriany, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk Memproduksi Bihun,” vol. 5, no. 1, pp. 24–28, 2018.
[5] Tundo and D. Kurniawan, “Implementation of the Weighted Aggregated Sum Product Assesment Method in Determining the Best Rice for Serabi Cake Making,” IJID Int. J. Informatics Dev. , vol. 8, no. 1, pp. 40–46, 2019.
[6] R.  Manurung,  Fitriani,  Retnowati  Sitanggang,  F.  T.  Waruwu,  and  Fadlina,  “Penerapan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum Product Assesment ( WASPAS ) Dalam Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2018.
[7] M. Sianturi, J. Tarigan, N. P. Rizanti, and A. D. Cahyadi, “Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Jurusan Terbaik Pada SMK Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” no. 20, pp. 160–164, 2018.