## Sistem Pendukung Keputusan Dalam
Penentuan Penerima Beasiswa PT BFI Finance Indonesia Tbk Menggunakan Metode Profile Matching
Raden Ajeng Yosua Ariane Amos Wiseso 1 , Johan Setiawan 2
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara Jl. Boulevard Gading Serpong, Tangerang, Banten, 15810 raden.ajeng@student.umn.ac.id johan@umn.ac.id
Diterima 7 Mei 2018
Disetujui 25 Juni 2018
Abstract —This  research  is  conducted  to  know  and develop  the  process  of  determining  scholarship recipients  in  BFI  Finance  Indonesia  Tbk  which  until now still done by manual process. Based on interview, it was  found  that  there  has  been  a  delay  in  decision- making  from  the  deadline  that  has  been  determined. From  this  study  the  authors  hope  to  help  decision makers to be able to use the system that has been made in  order  to  help  the  decision-making  process.  The problem  discussed  in  this  research  is  how  the implementation  of  Profile  Matching  method  is  used  in determination  of  scholarship  recipients  of  PT  BFI Finance  Indonesia  Tbk.?  Profile  Matching  method  is used  to  provide  recommendations  of  students  who  are entitled to get based on the total value that is the result of  core  factor  and  secondary  factor.  The  variables  used are  GPA,  Achievement,  Psychotest  score,  and  interview value. For core factor attributes: GPA, psychotest score, and  interview  value,  while  for  secondary  factor attribute:  achievement.  For  the  total  value  weighs  80% for core factor and 20% for secondary factor. The result of  this  research  is  a  rank  of  candidate  based  on calculation  by web-based  decision support system  using profile matching method.
Index  Terms— DSS,  Profile  Matching,  scholarship, BFI, system.

## I. P ENDAHULUAN
Beasiswa  dapat  dikatakan  sebagai  pembiayaan yang  tidak  bersumber  dari  pendanaan  sendiri  atau orang  tua,  akan  tetapi  diberikan  oleh  pemerintah, perusahaan  swasta,  kedutaan,  universitas,  serta lembaga  pendidik  atau  peneliti,  atau  juga  dari  kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat  diberikan  kesempatan  untuk  meningkatkan kapasitas sumber daya manusianya melalui pendidikan.  Biaya  tersebut  diberikan  kepada  yang berhak  menerima,  terutama  berdasarkan  klasifikasi, kualitas dan kompetensi si penerima beasiswa[1].
PT  BFI  Finance  Indonesia  Tbk.  merupakan  salah satu  perusahaan  pembiayaan  di  Indonesia.  Divisi pengurus tanggung jawab sosial perusahaan menggunakan proses seleksi manual atau humanbased dalam  penentuan  mahasiswa  penerima  beasiswa berdasarkan  kriteria  dan  syarat  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Berdasarkan  informasi  yang  didapatkan dari  divisi  pengurus  tanggung  jawab  sosial  telah terjadi  kasus  sebelumnya  mengenai  proses  seleksi mahasiswa  penerima  beasiswa  yang  didapati  bahwa terjadi  keterlambatan  pengambilan  keputusan  dari jangka waktu yang telah diberikan.
Untuk  mengolah  data  dan  pencarian  mahasiswa penerima  beasiswa  yang  lebih  cepat  dan  menghindari kejadian  yang  tidak  diinginkan  seperti  kasus  di  atas, maka  perlu  dibangun  sistem  pendukung  keputusan. Dalam  penelitian  ini,  akan  digunakan  metode  Profile Matching.  Profile  Matching  atau  pencocokan  profil adalah  metode  yang  sering  digunakan  sebagai mekanisme  dalam  pengambilan  keputusan  dengan mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkatan  variable predicator yang ideal yang harus dipenuhi oleh subjek yang  di  teliti,  bukannya  tingkat  minimal  yang  harus dipenuhi  atau  dilewatkan.  Metode  Profile  Matching secara  garis  besar  merupakan  proses  membandingkan antara  kompetensi  individu  ke  dalam  kompetensi jabatan sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya  (GAP),  semakin  kecil  gap  yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar[2].
Berdasarkan  latar  belakang  dari  penelitian  ini, dapat dirumuskan beberapa permasalahan:
1. Bagaimana  cara  untuk  mempercepat  proses menentukan  penerima  beasiswa  PT  BFI Finance Indonesia Tbk.?
2. Bagaimana proses menerapkan metode Profile Matching  pada  penentuan  penerima  beasiswa PT BFI Finance Indonesia Tbk.?

## ISSN 2085-4579
Berikut  ini  merupakan  beberapa  batasan  untuk ruang lingkup penelitian yang dilakukan:
1. Melibatkan  departemen  Corporate  Social Responsibility PT BFI Finance Indonesia Tbk.
2. Data  yang  di  gunakan  adalah  kandidat penerima beasiswa dari tahun 2016-2017.
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Untuk  memahami  proses  kerja  pengambilan keputusan dengan menggunakan Profile Matching untuk membantu dalam penenentuan keputusan.
2. Pembuatan website sistem pendukung keputusan agar pengguna akhir dapat membuat keputusan  sesuai  dengan  tenggat  waktu  yang diberikan.
3. Dapat Mencari kandidat mahasiswa yang tepat untuk  menerima  beasiswa  sesuai  dengan metode Profile Matching.

## II. L

## ANDASAN T EORI

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Pada  dasarnya  pengambilan  keputusan  adalah suatu  pendekatan  sistematis  pada  hakekat  suatu masalah,  pengumpulan  fakta-fakta,  penentuan  yang matang dari alternatif yang dihadapi, dan pengambilan tindakan  yang  menurut  perhitungan  merupakan tindakan yang paling tepat[3].

## B. Dashboard
Dashboardsadalah  sebuah  User  Interfaceyang cukup  unik,  ia  berada  diantara  data  dan  desain. Menampilkan  berbagai  metriks,  angka  ataupun visualisasi  data.  Dashboardmenjadi  wajah  baru  dari penyatuan informasi manajemen. Dashboardjuga telah menjadi  sebuah  kendaraan  dalam  menjalankan beberapa  inisiatif  kunci  yang  diimplementasikan  oleh banyak organisasi di dunia [4].

## C. Akurasi
Nilai  akurasi  merupakan  persentase  jumlah recorddata  yang  diklasifikasikan  secara  benar  oleh sebuah  algoritma  dapat  membuat  klasifikasi  setelah dilakukan pengujian pada hasil klasifikasi tersebut [5].

## D. Confusion Matrix
Confusion  matrixmerupakan  salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu metode klasifikasi. Pada dasarnya confusion matrixmengandung  informasi  yang  membandingkan hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem  dengan hasil klasifikasi yang seharusnya [6].

## E. Profile Matching
Metode  Profile  Matching  atau  pencocokan  profil adalah  metode  yang  sering  digunakan  sebagai
mekanisme  dalam  pengambilan  keputusan  dengan mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variable predictoryang  ideal  yang  harus  dipenuhi  oleh  subyek yang  diteliti,  bukannya  tingkat  minimal  yang  harus dipenuhi  atau  dilewati.  Dalam  proses  Profile Matchingsecara garis besar merupakan proses membandingkan antara setiap kriteria setiap penilaian dalam  sebuah  proposal  usulan  penelitian  yang diajukan  sehingga  diketahui  perbedaan  skornya (disebut juga gap), semakin kecil gap yang dihasilkan maka  bobot  nilainya  semakin  besar  yang  berarti memiliki peluang lebih besar untuk prioritas kelayakan atau kelulusan[7].
Langkah-langkah  pada  metode  Profile  Matching yaitu:
1. Menentukan  variabel-variabel  pemetaan  Gap kompetensi Menentukan aspek-aspek yang akan digunakan dalam memproses kandidat penerima  beasiswa.  Pada  tahap  ini,  akan ditentukan  bobot  nilai  masing-masing  aspek dengan  menggunakan  bobot  nilai  yang  telah ditentukan  bagi  masing-masing  aspek  itu sendiri.  Dalam  penentuan  peringkat  pada aspekaspek yang dianggap berpengaruh diberikan  bobot  nilai  sesuai  dengan  tabel berikut :
Tabel 1. Tabel Bobot Nilai Gap
Selisih  Gap  yang  semakin  kecil  akan menghasilkan bobot nilai yang semakin besar, begitu  pula  dengan  sebaliknya.  Terdapat perbedaan  bobot  nilai  pada  selisih  gap  yang bernilai  positif  dengan  negatif  disebabkan karena  selisih  gap  yang  bernilai  positif memiliki  arti  bahwa  variabel  yang  dinilai memiliki  bobot  yang  lebih  dari  pada  variabel yang memiliki selisih negatif.
Perbedaan  nilai  atau  gap  yang  menghasilkan nilai  positif  berarti  variabel  memiliki  nilai yang  berada  diatas  nilai  ideal  yang  diberikan (overqualified),  sedangkan  nilai  gap  yang negatif memiliki arti bahwa variabel memiliki nilai dibawah nilai ideal yang diberikan.
2. Menghitung hasil pemetaan Gap kompetensi
Yang dimaksud dengan Gap disini adalah beda antara  profil  mahasiswa  dengan  profil  standar yang  diharapkan  atau  dapat  ditunjukkan  pada rumus di bawah ini:
Gap = Profil Mahasiswa – Profil Standar
Profil  mahasiswa  yaitu  nilai-nilai  yang diperoleh  dari  mahasiswa  sedangkan  profil standar  yaitu  nilai  standar  yang  ditentukan terlebih  dahulu.  Setelah  diperoleh  gap  pada masing-masing mahasiswa, setiap profil
mahasiswa  diberi  bobot  nilai  dengan  patokan Kemudian setiap aspek dikelompokan menjadi 2  kelompok,  yaitu  kelompok  Core  Factordan Secondary Factor.Perhitungan core factorditunjukkan menggunakan rumus dibawah ini: NCF = (∑Nc)/(∑Ic) NCF = nilai rata-rata core factor
Nc = Jumlah total nilai core factor
Ic = Jumlah item core factor
Sementara untuk perhitungan secondary factorbisa ditunjukkan dengan rumus berikut :
NSF = (∑Ns)/(∑Is)
NSF = nilai rata-rata secondary factor Ns = Jumlah total nilai secondary factor Is = Jumlah item secondary factor
Setelah perhitungan Core factordan Secondary factor,  kemudian  menghitung  Nilai  total berdasarkan  dari  persentase  dari  coredan secondary  yang  diperkirakan  berpengaruh terhadap  kinerja  tiaptiap  profil.  Contoh perhitungan  bisa  dilihat  pada  rumus  dibawah ini :
NTotal=NCF(Nilai  Rata-rata  core  factor)  + NSF(Nilai Rata-rata secondary factor)
Keterangan : NTotal = Nilai total profil

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode pengembangan sistem pendukung keputusan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik waterfall.  Disebut  dengan  waterfallkarena  tahap  demi tahap  yang  dilalui  harus  menunggu  selesainya  tahap sebelumnya  dan  berjalan  berurutan.  Gambar  1 menggambarkan tahapan pada model waterfall [9].
Gambar 1. Metode Waterfall
1. Requirement Spesification, dimana pada tahap ini  dilakukan  pemahaman  tingkat  awal terhadap  kebutuhan  dan  aspek-aspek  yang berpengaruh  terhadap  pembuatan  sistem. Permodelan  ini  diawali  dengan  mencari kebutuhan  dari  keseluruhan  sistem  yang diaplikasikan ke dalam bentuk website. Hal ini sangat penting, mengingat website harus dapat berinteraksi  dengan  elemen-elemen  yang  lain seperti  hardware,  database,  dan  sebagainya. Tahap
2. Architectural  Design,  dimana  pada  tahap  ini dilakukan  pendefinisian  kebutuhan  spesifik dimana  dilakukan  pembuatan  flow  data  dan flow dari sistem nantinya.
3. Coding,  untuk  dapat  dimengerti  oleh  mesin, dalam  hal  ini  adalah  komputer,  maka  desain harus  diubah  bentuknya  menjadi  bentuk  yang dapat  dimengerti  oleh  mesin,  yaitu  ke  dalam bahasa  pemrograman  melalui  proses  coding. Proses  penganalisaan  model  data  secara 60%NCT (Nilai Core Total) + 40%NST (Nilai Secondary Total) = NT (Nilai Total) mendetil. Dilakukan proses pembuatan sistem menggunakan  bahasa  pemrograman  HTML dan PHP.
4. Integrasi  and  Testing.  Desain  sistem  yang telah dibuat dieksekusi menjadi sebuah sistem nyata  dengan  memasukan  data  yang  akan diolah  untuk  kemudian  di  tes  apakah  fungsi- fungsi berjalan dengan semestinya.
5. Training  and  Implementation  Desain  ini melibatkan  semua  aspek  fisik  teknologi database,  seperti  program,  perangkat  keras, dan sistem operasi.
6. Operation  and  Maintenance.  Pada  tahap  ini, akan  dilakukan  uji  coba  dengan  melibatkan user  terkait  untuk  dapat  menilai  kekurangan dan  kelebihan  agar  nantinya  dapat  diperbaiki apabila ditemukan error atau hal lain.

## ISSN 2085-4579

## IV. A RCHITECTURAL D ESIGN

## A. Menentukan variabel-variabel pemetaan Gap kompetensi
Terdapat  4  kriteria  yang  digunakan  dalam penentuan  penerima  beasiswa,  yang  pertama  adalah dari  segi  IPK  (Indeks  Prestasi  Kumulatif)  yang dikategorikan kembali untuk semakin tinggi IPK yang dimiliki  maka  akan  memiliki  bobot  yang  tinggi  pula untuk kemudian dapat dimasukan kedalam perhitungan.
Tabel 2. Tabel Kriteria Gap.

## B. Diagram Konteks
Gambar 2. Diagram Konteks
Pada  sistem  pendukung  keputusan  melibatkan  2 entitas  yaitu  karyawan  CSR  (Corporate  Social
Responsibility)  dan  juga  head  unit.  Dalam  hal  ini karyawan  CSR  bertugas  untuk  menginput  data mahasiswa,  data  syarat,  data  profil  standar,  dan  juga nilai  NCF  (Nilai  Core  Factor)  dan  NSF  (Nilai Secondary Factor) untuk kemudian bisa diolah sistem agar  menghasilkan  laporan  data  mahasiswa  dan  juga laporan  peringkat  untuk  dilaporkan  kepada  head  unit yang terkait.

## C. ERD (Entity Relation Diagram)

## Gambar 3. ERD
Data  Pendaftar  memiliki  hubungan  one  to  many dengan  Value.  Sedangkan  Value  memiliki  hubungan one  to  one  dengan  Gap,  dengan  tipe  data  semuanya adalah  integer.  Gap  dan  Bobot  Gap  memiliki hubungan  one  to  one.  Bobot  Gap  dengan  Result memiliki hubungan one to one. One to many memiliki arti  bahwa  hubungan  antar  entitas  satu  dengan  yang lainnya  memiliki  hubungan  lebih  dari  satu  baris.  One to one memiliki hubungan satu baris antar entitas.

## D. Penentuan Bobot Core Factor dan Secondary Factor
Untuk  penelitian  ini  maka  ditentukan  bahwa  core factor adalah sebesar 80% dan secondary factor adalah 20%.  Gambar  diatas  adalah  perhitungan  core  factor, secondary factor, dan nilai akhir dihitung menggunakan  rumus  sesuai  dengan  ketentuan  dengan bobot  core  factor  sebesar  80%  dan  secondary  factor 20%.

## V. A NALISIS DAN P EMBAHASAN
Berikut ini adalah pembahasan mengenai penelitian  sistem  pendukung  keputusan  beasiswa  PT BFI Finance, sebagai berikut:

## A. Implementasi Antarmuka
Gambar 4. Antarmuka login
Antarmuka  login  merupakan  halaman  yang digunakan  oleh  user  masuk  kedalam  halaman.  Sistem memerlukan  autentifikasi  pengguna  webstite  dengan mengisikan  username  dan  password.  Antarmuka Login  dirancang  dengan  sederhana  dengan  input berupa  email  dan  juga  password.  Pada  navbar  diatas merupakan  urutan  langkah  demi  langkah  metode Profile  Matching  yang  terdiri  dari  Data  Upload, Criteria,  Gap  Quality,  Weight  Result,  Result,  dan Dashboard.

## B. Antarmuka Data Upload
Gambar 5. Antarmuka data upload
Pada  bar  upload  data  terdapat  semua  data  yang telah  didapat  sebelumnya  ditarik  dari  PHPMyAdmin ditampilkan  dalam  kolom-kolom  yang  sama  dengan data  yang  diberikan  namun  terdapat  4  kolom  baru yaitu nilai-nilai dari ke empat data variable yang sudah di  konversi  menjadi  nilai  untuk  nantinya  dikurangi dengan nilai ideal sehingga didapatkan nilai Gap.

## C. Antarmuka Tambah Data
Gambar 6. Antarmuka tambah data
Ketika  tombol  Add  Data  pada  halaman  Data Upload  di  klik,  yang  terjadi  adalah  akan  muncul halaman  tambah  data  seperti  gambar  diatas  yang berfungsi  sebagai  formulir  untuk  menambah  data. Data  yang  ditambahkan  adalah  data  kandidat mahasiswa  yang  berupa  Nama,  Gender,  University, Faculty,  Study,  Semester,  IPK,  Psikotes,  Wawancara, Prestasi, Value IPK, Value Prestasi, Value
Wawancara, dan Value Psikotes.

## D. Antarmuka Gap Quality
Gambar 7. Antarmuka gap quality Bar Gap Quality merupakan bar yang
menampilkan  nilai  selisih  Gap  yang  didapatkan  dari nilai  kriteria  dikurangi  dengan  nilai  ideal.  Dalam  hal ini nilai ideal bernilai 4 dan nilai kriteria yang menjadi bahan untuk perhitungan adalah nilai prestasi, nilai IP, nilai psikotes, dan nilai wawancara.

## E. Antarmuka Weight Result
Gambar 8. Antarmuka weight result
Pada  Bar  Weight  Result  terdapat  4  kolom  baru yaitu  weight  prestasi,  weight  ip,  weight  psikotes,  dan weight wawancara yang nilainya didapatkan dari hasil selisih  gap  yang  di  convert  menjadi  bobot  gap  yang sebenarnya.

## ISSN 2085-4579

## F. Antarmuka Result

## Gambar 9. Antarmuka Result
Bar  Result  merupakan  Bar  yang  berisi  hasil  akhir dari  perhitungan  menggunakan  metode  profile matching terdiri dari hasi perhitungan secondary factor yang  didapatkan  dari  nilai  prestasi  sedangkan  core factor didapatkan dari nilai ip, nilai psikotes, dan nilai wawancara.

## G. Antarmuka Dashboard

## Gambar 10. Antarmuka dashboard
Bar  Dashboard  bertujuan  untuk  memberikan visualisasi  kriteria  para  kandidat  penerima  beasiswa pada PT BFI Finance Indonesia Tbk. Pada Dashboard terdapat  3  chart  yang  berupa  bar  chart,  pie  chart,  dan radar chart.

## H. Akurasi
Data  kandidat  adalah  sebanyak  500  kandidat dengan  50  kandidat  yang  terpilih  menjadi  penerima beasiswa[8].  Berikut  adalah  tabel  hasil  perhitungan perbandingan  data  rangking  hasil  dari  sistem  dengan data sesungguhnya yang menerima beasiswa menggunakan confusion matrix:
Tabel 3. Tabel hasil confusion matrix
dimana:
TP  adalah True Positive,  yaitu  jumlah  data positif atau kandidat yang diterima beasiswa yang terklasifikasi  dengan  benar  oleh  sistem  dengan  hasil 46 data benar.
 TN  adalah  True  Negative,  yaitu  jumlah  data negatif  atau  kandidat  yang  dinyatakan  tidak menerima beasiswa yang terklasifikasi dengan benar  oleh  sistem  dengan  hasil  450  data kandidat  yang  diprediksi  tidak  menerima beasiswa dan benar.
 FN  adalah  False  Negative,  yaitu  jumlah  data kandidat  yang  tidak  menerima  beasiswa  atau negatif  namun  terklasifikasi  salah  oleh  sistem sejumlah 4 data atau kandidat.
 FP  adalah  False  Positive,  yaitu  jumlah  data kandidat yang menerima beasiswa atau positif namun terklasifikasi salah oleh sistem sejumlah 4 data atau kandidat.
Dengan  menggunakan  rumus  akurasi,  didapatkan perhitungan sebagai berikut:
Prediksi  benar  didapatkan  dengan  menjumlahkan data  True  Positive  dan  data  True  Negative  kemudian di bagi dengan keseluruhan data. Dengan didapatkannya  presentase  mencapai  98,4%  untuk tingkat  akurasi  dari  perhitungan  confusion  matrix, maka  data  penerima  beasiswa  mengunakan  metode profile matching dinyatakan akurat.
Precision adalah tingkat ketepatan antara informasi yang  diminta  oleh  pengguna  dengan  jawaban  yang diberikan oleh sistem. Sedangkan recall adalah tingkat keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali sebuah  informasi[10].  Untuk  perhitungan  class precision digunakan rumus sebagai berikut:
Berdasarkan perhitungan diatas, didapatkan presisi sebesar 92%.
VI. P ENUTUP Proses dari penentuan ranking pemilihan mahasiswa penerima beasiswa yang dilakukan dengan menggunakan  metode  Profile  Matching,  dimulai dengan pemetaan gap, pembobotan kriteria, kemudian perhitungan  dan  pengelompokan  core  dan  secondary factor,  perhitungan  nilai  total  dan  selanjutnya
ISSN 2085-4579 perhitungan penentuan ranking. Pengambilan keputusan  dengan  sistem  pendukung  keputusan  ini memiliki  potensi  untuk  7  mempercepat  waktu pengambilan  keputusan  yang  merupakan  hasil  dari perkiraan user menggunakan waktu hari kerja.
Penelitian  yang  telah  dijalankan  ini  menggunakan metode profile matching, untuk penelitian selanjutnya dapat  dilakukan  dengan  metode  yang  lainnya  seperti SAW  atau  AHP,  sehingga  didapatkan  perbandingan tingkat akurasi hasil penilaian dengan metode lainnya menjadi lebih rendah atau lebih tinggi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Semua pihak yang telah membantu dan mendukung  serta  membimbing  dalam  penyelesaian penelitian ini, yaitu:
1. Para  staff  corporate  social  responsibility  PT BFI Finance Indonsia atas segala bantuan dan sikap kooperatif selama penelitian.
2. Pak  Johan  Setiawan  S.Kom.,  M.M.,  M.B.A., yang  telah  membimbing  dan  mengarahkan penulisan  serta  pengerjaan  penelitian  ini sehingga dapat selesai dengan baik dan benar. Serta  tak  lupa  segala  kemudahan  dan  ke fleksibilitasan  waktu  dan  tenaga  dalam pengerjaan penelitian ini.
3. Dosen  –  Dosen  Sistem  Informasi  UMN  yang telah  mengajarkan  dan  membimbing  banyak hal,  tidak  hanya  hardskill,  melainkan  softkill yang  sangat  berarti  dalam  kehidupan  selepas perkuliahan kelak.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Gafur,  Abdul.  (2008).  Cara  Mudah  Mendapatkan  Beasiswa. Jakarta: Penebar Plus.
[2] Kusrini.  (2007).  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi.
[3] Daihani.  (2001).  Komputerisasi  Pengambilan  Keputusan. Bandung : PT.Elex. Media Komputindo.
[4] Malik. (2005). Enterprise Dashboard.
[5] Han,  Jiawei  dan  Kamber,  Micheline.  (2006),  Data  Mining: Concept and. Techniques Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers.
[6] M.  Sokolova  dan  G.  Lapalme.  (2009).  A  systematic  analysis of performance measures for classification tasks. Inf. Process. Manag., vol. 45, no. 4, hal. 427–437.
[7] Efraim  Turban.  (2005),  Decision  Support  Systems  and Intelligent  Systems,  edisi  Bahasa  Indonesia  jilid  1. Yogyakarta: Andi.
[8] PT  BFI  Finance,  "Data  kandidat  dan  penerima  program beasiswa  2016-2017,"  CSR  PT  BFI  Finance  Indonesia  Tbk., Tangerang, 2017.
[9] Pressman,  Roger  S.  (2012).  Rekayasa  Perangkat  Lunak  – Buku Satu, Pendekatan Praktisi (Edisi 7). Yogyakarta: Andi.
[10] Powers,  David  M.  W.  (2011).  Evaluation:  From  Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation  .  Journal  of  Machine  Learning  Technologies.  2 (1): 37–63.