Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 214-225

## Penerapan Metode Evaluation Based Distance From Average
Solution (EDAS) Dalam Pemilihan Calon Penerima Beasiswa

## Kosgoro
Handayani Metha Putri Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Kosgoro, Solok, Indonesia E-mail: metha.putri0304@gmail.com

## Abstrak
AMIK  Kosgoro  memiliki  sebuah  program  beasiswa  yang  ditujukan  untuk  membantu mahasiswa  yang  berprestasi  dalam  meringankan  beban  ekonomi  saat  menempuh  masa studi. Pemilihan calon penerima beasiswa dilakukan dengan memilih dan membandingan data  mahasiswa.  Untuk  memudahkan  pemilihan  calon  penerima  beasiswa  dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan ini akan memudahkan dan  membantu  proses  pemilihan  agar  lebih  cepat  dan  lebih  efisien.  Pada  penelitian  ini digunakan  metode  EDAS, dimana  metode  ini  menggunakan formula  atau  rumusan  yang nantinya  akan  menggunakan  nilai  normalisasi  terbobot  dan    jarak    solusi  positif  dan solusi  negatif.  Dengan  hasil  perhitungan  tertinggi  yaitu  nilai  1,  alternatif  1  menjadi alternatif terbaik dan disarankan menjadi calon penerima beasiswa di Kosgoro.

## Keyword: Penerima Beasiswa, Sistem Pendukung Keputusan, Metode EDAS

## Abstract
AMIK  Kosgoro  has  a  scholarship  program  aimed  at  helping  students  who  excel  in easing  their  economic  burden  during  their  studies.  The  selection  of  prospective scholarship recipients is done by selecting and comparing student data. To facilitate the selection of prospective scholarship recipients, a decision support system is needed. This decision  support  system  will  facilitate  and  help  make  the  selection  process  faster  and more  efficient.  In  this  research,  the  EDAS  method  is  used,  where  this  method  uses  a formula  which  will  later  use  weighted  normalization  values  and  the  distance  between positive  solutions  and  negative  solutions.  With  the  highest  calculation  result,  namely  1, alternative  1  is  the  best  alternative  and  is  recommended  as  a  potential  scholarship recipient at Kosgoro.
Keywords: scholarship recipients, decision support system, EDAS method

## 1. Pendahuluan
Pemberian  beasiswa  merupakan  sebuah  program  yang  dimiliki  oleh  AMIK  Kosgoro dalam  membantu  mahasiswa.  Beasiswa  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  diharapkan dapat  membantu  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  perkuliahan  yang  dijalankan. Pemberian beasiswa diberikan setelah adanya penyeleksian antara mahasiswa yang sesuai dengan  kriteria  yang  diberikan  [1].  Kriteria-kriteria  ini  digunakan  dalam  memilih mahasiswa  yang  lebih  cocok  dalam  menerima  beasiswa.  Penyeleksian  akan  menyortir calon  penerima  beasiswa  sehingga  akan  terdapat  calon  penerima  beasiswa  yang  lebih diprioritaskan[2]. Untuk memudahkan penyortiran calon penerima beasiswa dibutuhkanlah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  ini memudahkan  penyeleksi  dalam  memilih  calon  penerima  beasiswa.  Pemilihan  ini didasarkan  kepada  kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  dan  akan  menghasilkan  hasil  yang akurat  dalam  memilih  calon  penerima  beasiswa  [3].    Kriteria  yang  digunakan  pada pemelihan  calon  penerima  beasiswa  ini  adalah  IPK,  Pendapatan  keluarga/pribadi,

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 214-225
Keaktifan  dalam  perkuliahan  dan  organisasi,  dan  Semester.  Dengan  kriteria  yang  ada maka selanjutnya kriteria akan diproses dengan sistem pendukung keputusan.
Sistem  pendukung  keputusan  memiliki  banyak  metode,  salah  satunya  adalah  metode Evaluation  Based  On  Distance  From  Average  Solution  (EDAS).  Metode  EDAS ditemukan pada tahun 2015 oleh Mehdi Keshavarz-Ghorabaee [4].  Metode EDAS adalah metode  yang  digunakan  dengan  menghitung  jarak  alternatif  dari  nilai  optimal  yang ada[5].  Metode  EDAS  memiliki  khas  yaitu  mempunyai  dua  ukuran  jarak  positif    yang akan  disebut  PDA  dan  jarak  negatif  yang  akan  disebut  NDA[6].  Dimana  kedua  jarak tersebut  akan  dijumlahkan  dan  kemudian  dibagi  dua  sehingga  akan  menghasilkan  nilai skor.  Calon  penerima  beasiswa  yang  diprioritaskan  menerima  beasiswa  memiliki  nilai skor tertinggi dibandingkan calon lain. Hasil dari metode EDAS ini akan menjadi sebuah opsi  yang  bisa  diperhitungkan  oleh  penyeleksi  pemberi  beasiswa.  Hasil  dari  sistem pengambilan  keputusan  tidak  bersifat  mutlak  dikarenakan  hanya  berupa  saran  alternatif pengambilan keputusan, keputusan yang mutlak tetap diberikan oleh  penyelesi pemberia beasiswa[7].

## 2. Metodologi Penelitian
Pada  penelitian  ini  dibutuhkan  data  alternatif  dan  data  kriteria  yang  akan  diolah menggunakan sistem pendukung keputusan. Data tersebut diperoleh dari AMIK Kosgoro. Hasil  pengolahan  sistem  pendukung  keputusan  dapat  digunakan  untuk  memilih  calon penerima beasiswa.

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  mempunyai  konsep  dalam  menghasilkan  sebuah keputusan  dengan  menggunakan  model  dan  data[8].  Sistem  pendukung  keputusan merupakan sistem informasi komputer yang interaktif, fleksibel dan dikembangkan untuk menyelesaikan permasalahan yang ada pada manajemen dan dapat meningkatkan kualitas pengambilan keputusan [9].

## 2.2. Metode Evaluation Based On Distance From Average Solution (EDAS)
Metode  EDAS  adalah  salah  satu  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  multi  kriteria dengan cara mengevaluasi alternatif dengan dasar perhitungan jarak solusi rata-rata yang diinginkan[10].  Dengan  pengolahan  data  menggunakan  formula-formula  yang  ada  pada metode  EDAS  akan  menghasilkan  ranking  dan  menjadi  sebuah  keputusan  yang akurat[11]. Perhitungan metode EDAS dapat dilihat pada langkah-langkah berikut[12]:
a) Membuat matriks keputusan
b) Mencari rata-rata setiap alternative
∑ (1) AVj adalah sebuah atribut data. c) Mencari rata-rata jarak positif dan negatif Benefit Cost (2) (3)
PDA  (Positive  Distance  Average)  merupakan  nilai  alternatif  yang  positif  dari  jarak rata-rata.  NDA(Negative  Distance  Average)  merupakan  nilai alternatif negatif  dari jarak rata-rata.
d) Mencari penilaian jarak positif dan negatif
∑
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 214-225
∑ (5)
SP merupakan nilai jarak positif, dan SN adalah nilai jarak negatif.
e) Mencari normalisasi bobot jarak positif dan negatif
(6)
(7)
NSP  merupakan  pertimbangan  bobot  atribut  dari  nilai  PDA  sedangkan  NSN merupakan pertimbangan bobot atribut dari nilai NDA.
f) Menghitung nilai skor penilaian
(8)
AS  adalah  peringkat  akhir  dari  alternatif.  Alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi menjadi  peringkat  teratas.  Sehingga  calon  penerima  beasiswa  yang  disarankan  memiliki peringkat tertinggi dari calon lainnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  dibutuhkan  data  alternatif  dan  data kriteria.  Data-data  ini  telah  ditentukan  oleh  AMIK  Kosgoro.  Data  alternatif  yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif IPK Penghasilan Keaktifan Semester A 3.85 <=3000000 Aktif 6 B 3.61 <=5000000 Tidak Aktif 2 C 3.63 <=3000000 Aktif 4 D 3.72 <=3000000 Aktif 4 E 3.16 <=5000000 Aktif 6 F 3.23 <=5000000 Tidak Aktif 4 G 3.49 <=5000000 Tidak Aktif 2 H 3.35 <=3000000 Aktif 4 I 3.48 <=3000000 Tidak Aktif 6 J 3.26 <=5000000 Aktif 2
Data kriteria yang digunakan pada penelitian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 IPK Benefit C2 Pendapatan Cost C3 Keaktifan dalam perkuliahan dan organisasi Benefit C4 Semester Benefit
Pada  kriteria  C2  dan  C3  diberikan  range  nilai  yang  akan  memudahkan  dalam perhitungan  menggunakan  metode  EDAS.  Range  nilai  untuk  kriteria  C2  dapat  dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Range nilai C2 Keterangan Nilai <= 3000000 1 <= 5000000 2
Range nilai kriteria untuk C3 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Range Nilai C4 Keterangan Nilai bobot Tidak Aktif 1 Aktif 2

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 214-225
Data  kriteria  membutuhkan  nilai  bobot.  Pada  penelitian  ini  pembobotan  dihasilkan berdasarkan  penggunaan  metode  Rank  Order  Centroid  (ROC).  Metode  ROC  adalah metode  dengan  membuat  prioritas  pada  kriteria  dari  yang  sangat  berkepentingan  sampai yang  berkepentingan[13].  Perhitungan  nilai  bobot  dengan  ROC  menggunakan  rumus
∑ sehingga perhitungan bobot kriteria menjadi:
Tabel 5. Bobot Kriteria
Kriteria Bobot C1 0.521 C2 0.271 C3 0.146 C4 0.063
Dengan adanya data alternatif dan data kriteria, rating kecocokan alternatif dan kriteria dapat dilihat pada Tabel 6
Tabel 6. Rating Kecocokan alternatif dan kriteria Alternatif IPK Penghasilan Keaktifan Semester A1 3.85 1 2 6 A2 3.61 2 1 2 A3 3.63 1 2 4 A4 3.72 1 2 4 A5 3.16 2 2 6 A6 3.23 2 1 4 A7 3.49 2 1 2 A8 3.35 1 2 4 A9 3.48 1 1 6 A10 3.26 2 2 2
Langkah-langkah penyelesaian dengan metode EDAS seperti berikut: a. Membentuk matriks keputusan
[ ]

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
b. Menentukan nilai rata-rata untuk semua kriteria
c. Hitung rata-rata jarak positif dan negatif menurut jenis kriteria
Rata-rata jarak A1 Rata-rata jarak A1 positif (                )
Rata-rata jarak A1 negatif
Rata-rata jarak A2 positif (                )
Rata-rata jarak A2 negatif

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 214-225

## Rata-rata jarak A3 positif
(                )
Rata-rata jarak A3 negatif
Rata-rata jarak A4 positif
(                )
Rata-rata jarak A4 negatif
Rata-rata jarak A5 positif (                )
Rata-rata jarak A5 negatif

## Rata-rata jarak A6 positif
(                )
Rata-rata jarak A6 negatif
Rata-rata jarak A7 positif
(                )
Rata-rata jarak A7 negatif
Rata-rata jarak A8 positif (                )
Rata-rata jarak A8 negatif

## Rata-rata jarak A9 positif
(                )
Rata-rata jarak A9 negatif
Rata-rata jarak A10 positif (                )
Rata-rata jarak A10 negatif
Rata-rata jarak positif dan rata-rata jarak negatif dapat dilihat pada Tabel 7
Tabel 7. Nilai PDA dan NDA
Alternatif PDA NDA C1 C2 C3 C4 C1 C2 C3 C4 A1 0.11 0.33 0.25 0.5 0 0 0 0 A2 0.038 0 0 0 0 0.33 0.38 0.5 A3 0.04 0.33 0.25 0 0 0 0 0 A4 0.07 0.33 0.25 0 0 0 0 0 A5 0 0 0.25 0.5 0.09 0.33 0 0 A6 0 0 0 0 0.07 0.33 0.38 0 A7 0.003 0 0 0 0 0.33 0.38 0.5 A8 0 0.33 0.25 0 0.04 0 0 0 A9 0 0.33 0 0.5 0 0 0.38 0 A10 0 0 0.25 0 0.06 0.33 0 0.5

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
d. Penilaian jarak positif dan negatif
A1
= 0.057+0.089+0.037+0.032 = 0.215 = 0 +0+0+0 =0 A2 = 0.02+0+0+0 = 0.02 = 0 +0.089+0.056+0.032 =0.177 A3 = 0.021+0.089+0.037+0 = 0.147 = 0 +0+0+0 =0 A4 = 0.037+0.089+0.037+0 = 0.163 = 0 +0+0+0 =0 A5 = 0+0+0.037+0.032 = 0.069 = 0.047 +0.089+0+0 =0.136 A6 = 0+0+0+0 = 0 = 0.037 +0.089+0.056+0 =0.182 A7 = 0.002+0+0+0 = 0.002 = 0 +0.089+0.056+0.032 =0.177 A8 = 0+0.089+0.037+0 = 0.126
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 214-225
= 0.021 +0+0+0 =0.021 A9 = 0+0.089+0+0.032 = 0.121 = 0 +0+0.056+0 =0.056 A10 = 0+0+0.037+0 = 0.037 = 0.031 +0.089+0+0.032 =0.152
Nilai SPi dan SNi pada setiap alternatif dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai SPi dan SNi Alternatif SPi SNi A1 0.215 0 A2 0.02 0.171 A3 0.147 0 A4 0.163 0 A5 0.069 0.136 A6 0 0.182 A7 0.002 0.177 A8 0.126 0.021 A9 0.121 0.056 A10 0.037 0.152
e. Normalisasi nilai SP dan SN

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
f. Menghitung nilai skor penilaian
Nilai skor akhir penilaian  dari penggunaan metode EDAS dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Skor Akhir dan Peringkat
Alternatif Nilai Peringkat A1 1 1 A2 0.06 8 A3 0.842 3 A4 0.879 2 A5 0.287 6 A6 0 10 A7 0.018 9 A8 0.734 4 A9 0.628 5 A10 0.1685 7
Dapat  dilihat  pada  Tabel  9,  A1  atau  Alternatif  1  memiliki  nilai  akhir  1  dimana  nilai tersebut  menjadi  nilai  tertinggi  pada  proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode EDAS.  Dengan  hasil  tersebut,  alternative  1  menjadi  calon  penerima  beasiswa  yang direkomendasikan. Hasil ini akan menjadi pertimbangan kepada pemberi beasiswa dalam memberikan beasiswanya .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode EDAS, hasil perhitungan dapat menjadi dasar dalam pemberian beasiswa kepada mahasiswa AMIK Kosgoro. Dengan alternatif 1 yang mempunyai peringkat tertinggi, dapat dipastikan alternatif 1 memiliki kriteria yang yang sesuai dengan kriteria yang ditetapkan oleh AMIK Kosgoro. Hasil ini dapat menjadi rekomendasi dalam pemilihan penerima beasiswa sehingga dapat menghemat waktu dan biaya dalam pemilihan. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu AMIK Kosgoro dalam pemilihan penerima beasiswa dengan cepat dan efisien.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024), pp. 214-225

## Daftar Pustaka
[1] P.  A.  Sasmito  and  R.  P.  Sari, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa Dengan  Menerapkan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” Jurnal Komputer dan Aplikasi , vol. 07, no. 01, pp. 43–53, 2019.
[2] D.  A.  Ningsih et  al. ,  “Penerapan  Metode  VIKOR  Pada  Pengambilan  Keputusan Seleksi  Calon  Penerima  Beasiswa  di  SMK  TPI  Al-Hassanah  Pematang  Bandar,”
Brahmana:Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 1, pp. 25–32, 2020.
[3] D. P. Ramadhani and H. Februariyanti, “Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting),” SINTAK , pp. 1–8, 2019.
[4] A.  Karim,  S.  Esabella,  M.  Hidayatullah,  and  T.  Andriani,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Aplikasi  Bantu  Pembelajaran  Matematika  Menggunakan  Metode EDAS,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS). , vol. 4, no. 3, pp. 1353–1366, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[5] I.  Herlian,  Wildan;Midyanti,  Dwi  Marisa;Nirmala,  “Implementasi  Metode Evaluation  Based  Distance  From  Average  Solution  (EDAS)  Untuk  Sistem Penentuan  Sales  Terbaik  Pada  UMKM  Keripik  Mak  Ros,” Jurnal  Komputer  dan Aplikasi. , vol. 11, no. 03, 2023.
[6] A.  G.  Simorangkir  and  R.  Syahputra,  “Penerapan  Metode  EDAS  Dalam Pemeringkatan  Kompetensi  Instruktur  Pada  BBPVP  Medan,” Jurnal  Ilmu  Media Sisfo , vol. 16, no. 2, pp. 104–118, 2022.
[7] N.  Trisna,  S.  N.  Rahman,  and  A.  I.  Jamhur,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Beasiswa  Dengan  Metode  Technique  For  Order  Of  Preference  By Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS),” Jurnal  Ilmu  Fakultas.  Sains  dan Teknologi. , vol. 7, no. 3, pp. 126–132, 2019.
[8] H. M. Putri, “Penerapan Metode VIKOR dalam Pemilihan Penyedia Barang / Jasa Handayani Metha Putri,” Brahmana:Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 5, no. 1, pp. 16–24, 2023.
[9] J.  Hutagalung,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Destinasi  Wisata  Halal Menggunakan Metode EDAS,” Klik Kajian Ilmu Informatika. dan Komputer. , vol. 3, no. 2, pp. 173–180, 2022.
[10]  P. Adytia and M. Fahmi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerapan Metode EDAS Dalam Menyeleksi Konten Youtube Terbaik Untuk Anak Usia Dini,” Jurnal Media Informormasi  Budidarma ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  2051–2060,  2023,  doi:
10.30865/mib.v7i4.6747.
[11]  I.  Purnama,  M.  Bobbi,  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Trianovie,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sales  Supervisor  Menerapkan  Metode  EDAS berdasarkan Pembobotan ROC,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS). , vol. 5, no. 1, pp. 181–190, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3558.
[12]  H.  Priyono,  Susliansyah,  H.  Sumarno,  L.  Maulida,  and  F.  Inriyani,  “Pemilihan Minuman yang Banyak Terjual dengan Metode Evaluation Based on Distance from Average Solution ( EDAS ),” Remik  Riset.  dan  E-Jurnal  Manajemen  Informatika Komputer. , vol. 7, no. 3, pp. 1428–1438, 2023.
[13]  A.  Iskandar,  “Penerapan  Metode  WASPAS  dengan  Pembobotan  ROC  Pada Pemilihan  Graphic  Designer,” Resolusi  Rekayasa  Teknki  Informatika  dan Informasi. , vol. 3, no. 6, pp. 253–260, 2023.