## Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Bidik Misi
Royanti Manurung 1 , Fitriani 1 , Retnowati Sitanggang 1 , Fince Tinus Waruwu 2 , Fadlina 3
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
3 AMIK Stiekom Sumatera Utara, Rantau Prapat, Indonesia

## Abstrak
Pemberian  beasiswa  merupakan  program  kerja  yang  ada  di  setiap  Universitas  atau  Perguruan  Tinggi.  Program  beasiswa diadakan untuk  meringankan beban  mahasiswa  dalam  menempuh  masa studi, khususnya  dalam  masalah biaya. Pemberian beasiswa  dilakukan  secara  selektif  sesuai  dengan  jenis  beasiswa  yang  diadakan.  Banyak  sekali  beasiswa  yang  ditawarkan kepada mahasiswa yang berprestasi dan yang kurang mampu. Salah satu beasiswa yang ditawarkan yaitu beasiswa Bidik Misi. Dalam penelitian ini digunakan metode WASPAS sehingga hasil yang didapat diharapkan dapat membantu pihak perguruan tinggi dalam melakukan pengelola Beasiswa Bidik Misi untuk memutuskan calon penerima beasiswa yang berhak menerima Bidik Misi.
Kata kunci : WASPAS , Sistem Penunjang Keputusan, Bidik Misi

## Abstract
The scholarship is an existing work program in every university or university. The scholarship program is held to ease the burden of students in taking the study period, especially in the matter of cost. The scholarship is given selectively in accordance with the type of scholarship holders. Lots of scholarships are offered to outstanding and underprivileged students. One of the scholarships offered is the Bidik Misi scholarship. In this study used WASPAS method so that the results obtained are expected to help the universities in managing the Bidik Misi Scholarship to decide the prospective scholarship recipients who are entitled to receive the Bidik Misi.
Keywords : WASPAS, Decision Support System, Shutter Mission

## 1. PENDAHULUAN
Setiap warga negara berhak mendapatkan suatu pendidikan, maka pemerintah wajib memberikan kemudahan dan layanan  serta  menjamin  terselenggaranya  pendidikan  yang  bermutu  bagi  setiap  masyarakat.  Untuk menyelengarakan pendidikan yang bermutu butuh biaya yang sangat besar. Oleh karena itu, setiap peserta didik berhak  mendapatkan  bantuan  biaya  pendidikan  bagi  mereka  yang  memiliki  potensi  akademik  baik  dan  tidak mampu secara ekonomi. Sehingga diselengggarakannya Program Bidik Misi yang akan dilaksanakan Pemerintah melalui Direktorat Jendral pendidikan tinggi kementrian pendidikan nasional meluncurkan program bantuan biaya bidikmisi  kepada  lulusan  SMA  sederajat  yang  memiliki  potensi  akademik  dan  tidak  mampu  secara  ekonomi. Proses seleksi menyangkut  dari penilaian akademik dan berkas administrasi disesuaikan dengan penyelenggara .
Untuk menunjang proses tersebut maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat menghitung segala kriteria yang mendukung keputusan guna membantu, mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan[1]. Sistem pendukung keputusan merupakan suatu perangkat lunak yang direkayasa untuk membantu  para  manajer  dalam  pengambilan  keputusan[9].  Konsep  Sistem  Penunjang  Keputusan(SPK) diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Michael  S.  Scoott  Morton  pada  tahun  1970-an  dengan  istilah Management Decision  System [13].  Konsep  ini  membantu  para manager  dalam  pengambilan  suatu  keputusan  dengan  efektif dengan  bantuan  komputer  dalam  pemrosesannya[5][6].  Pada  SPK  dapat  diterapkan  beberapa  metode  untuk mendukung  pimpinan  dalam  pengambilan  keputusan  seperti  pemilihan  lokasi  pemasaran  yang  strategis[12], dukungan  terhadap  model  pengembangan  bisnis  bandara[10],  diantaranya  TOPSIS[2],  AHP[8],  MOORA[11], Fuzzy Tsukamoto[14],
SPK  ini  akan  di  implementasikan  di  beberapa  universitas.  Metode  yang  akan  digunakan  adalah  metode WASPAS. Metode ini memiliki kemampuan untu menentukan secara akurat alternatif disemua masalah seleksi yang dipertimbangkan[3]. Metode ini memiliki tujuan untuk mengevaluasi dan memberi peringkat alternatif yang ada sehingga lebih mudah menentukan siswa yang berhak mendapatkan pendidikan Bidik Misi[4].

## 2. TEORITIS

## 2.2 Weighted Aggregated Sum Product Assessment(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[7].
Berikut merupakan langkah-langkah kerja dari metode WASPAS[3][7], yaitu: 1. Mempersiapkan Sebuah Matriks
𝑥 11 𝑥 12 …  𝑥 1 𝑛 X = 𝑥 21 𝑥 22 …𝑥 2 𝑛 …       …. …
[ 𝑥 𝑚 1 1 𝑥 𝑚 2 𝑥 𝑚𝑛 ]
2. Menormalisasikan niai 𝑅 𝑖𝑗 dengan rumus sebai berikut :
Kriteria keuntungan
𝑅 𝑋𝑖𝑗 ............................................................................................................................................(1)
𝑖𝑗 = 𝑀𝑎𝑋𝑖𝑋𝑖𝑗

## Kriteria biaya
𝑅 𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗 .............................................................................................................................................(2)
𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗
3. Menghitung nilai Alternatif (Qi) dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑄 𝑖 𝑛𝑗 𝑅 𝑖𝑗𝑊𝑗 𝑛𝑤𝑗 ………………………………………………………………………....(3)
Nilai Qi yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
WASPAS , user harus memasukkan data penerima beasiswa dan mengidentifikasi nilai bobot pada masingmasing subkriteria dari setiap kriteria beserta parameternya. Kemudian sistem akan mulai membaca bobot kriteria yang telah dimasukkan Setelah dilakukan pembobotan maka, diperoleh tabel pembobotan Tabel 2. Bobot dari Pekerjaan
Pekerjaan Bobot PNS 1 Guru 2 Karyawan Swasta 3 Wiraswasta 4 Tukang Becak, Ojek, Tukang Bangunan 5 Tabel 3. Bobot dari Kepemilikan Rumah Kepemilikan Bobot Pemilik 1 Kontrak 2 Sewa 3
Tabel 4. Kecocokan Alternatif Dan Kriteria
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 Wiraswasta Guru 7 jt 3 Pemilik 200m 150m A 2 PNS Ibu Rumah Tangga 3.5 jt 2 Sewa 150m 100m A 3 Guru Wiraswasta 5.5 jt 2 Pemilik 160m 85m A 4 Karyawan Swasta PNS 6jt 4 Pemilik 190m 96m A 5 Tukang Becak Guru 2.5jt 1 Sewa 100m 72m Tabel 1. Kriteria Penilaian Kriteria Keterangan C 1 Pekerjaan Ayah C 2 Pekerjaan Ibu C 3 Penghasilan Orang Tua C 4 Tanggungan Orang Tua C 5 Kepemilikan Rumah C 6 Luas Tanah C 7 Luas Rumah
Rangking Kecocokan setiap kriteria, dinilai 1 sampai 5, yaitu: 1 = Sangat Baik 2 = Baik
3 = Cukup 4 = Buruk 5 = Sangat Buruk
Setelah dilakukan pembobotan maka, diperoleh tabel pembobotan.
Tabel 5. Pembobotan Alternatif
C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7
A 1 4 2 7 3 1 200 150
A 2 1 5 3.5 2 3 150 100
A 3 2 4 5.5 2 1 160 85
A 4 3 1 6 4 1 190 96
A 5 5 2 2.5 1 3 100 72 W 5 3 2 3 2 4 5
Selanjutnya yang harus dilakukan adalah  menormalisasikan nilai 𝑅 𝑖𝑗 :
𝑋 11  ∶ 4 5 = 0,8 𝑋 44  ∶ 4 4 = 1
𝑋 21  ∶ 1 5 = 0,2 𝑋 31  ∶ 2 5 = 0,4 𝑋 41  ∶ 3 5 = 0,6 𝑋 51  ∶ 5 5 = 1 𝑋 12  ∶ 2 5 = 0,4 𝑋 22  ∶ 5 5 = 1 𝑋 32  ∶ 4 5 = 0,8 𝑋 42  ∶ 1 5 = 0,2 𝑋 52  ∶ 2 5 = 0,4 𝑋 13  ∶ 2500000 7000000 = 0,3571 𝑋 23  ∶ 2500000 3500000 = 0,7142
𝑋 33  ∶ 2500000
5500000 = 0,45 𝑋 43 ∶ 2500000 6000000 = 0,416
𝑋 53  ∶ 2500000 2500000 = 1 𝑋 14  ∶ 3 4 = 0,75 𝑋 24  ∶ 2 4 = 0,5 𝑋 34  ∶ 2 4 = 0,2
𝑋 54  ∶ 1 4 = 0,25 𝑋 15  ∶ 1 3 = 0,33 𝑋 25  ∶ 3 3 = 1 𝑋 35  ∶ 1 3 = 0,33 𝑋 45  ∶ 1 3 = 0,33 𝑋 55  ∶ 3 3 = 1 𝑋 16  ∶ 200 200 = 1 𝑋 26  ∶ 150 200 = 0,75 𝑋 36  ∶ 160 200 = 0,8 𝑋 46  ∶ 190 200 = 0,95 𝑋 56  ∶ 100 200 = 0,5 𝑋 17  ∶ 150 150 = 1 𝑋 27  ∶ 100 150 = 0,66 𝑋 37  ∶ 85 150 = 0,566
𝑋 47 ∶ 96 150 = 0,64 𝑋 57  ∶ 72 150 = 0,48
Hasil Normalisasi :
[ 0,8 0,2
0,4 0,6 1
0,4 1 0,8 0,2 0,4 0,3571 0,7142 0,45 0,416 1 0,75 0,5 0,2 1 0,25 0,33 1 0,33 0,33 1 1 0,75 0,8 0,95 0,5 1 0,66 0,566 0,64 0,48 ]
Menghitung  nilai    Alternatiif  ( 𝑄 𝑖 ) untuk  menentukan  rangking  tertinggi.Berikut  penjumlahan 𝑄 𝑖 ,  menggunaan persamaan ke 3.
𝑄1 = 0,5 ∑(0,8 ∗ 5) + (0,4 ∗ 3) + (0,3571 ∗ 2) + (0,75 ∗ 3) + (0,33 ∗ 2) + (1 ∗ 4) + (1 ∗ 5))
+ (0,5 ∏(0,8 5 ∗ 0,4 3 ∗ 0,3571 2 ∗ 0,75 3 ∗ 0,33 2 ∗ 1 4
∗ 1 5 )
= 0,5 ∑( 4 + 1,2 + 0,7142 + 2,25 + 0,66 + 4 + 5)
+ 0,5 ∏(0,32768 ∗ 0,064 ∗ 0,1275 ∗ 0,4218 ∗ 0,1089 ∗ 1 ∗ 1)
= 8,9121 + 0,000122821 = 8,912222821
𝑄2 = 0,5 ∑(0,2 ∗ 5) + (1 ∗ 3) + (0,7142 ∗ 2) + (0,5 ∗ 3) + (1 ∗ 2) + (0,75 ∗ 4) + (0,66 ∗ 5))
+ (0,5 ∏(0,2 5 ∗ 1 3 ∗ 0,7142 2 ∗ 0,5 3 ∗ 1 2 ∗ 0,75 4 ∗ 0,66 5 )
= (0,5 ∑ 1 + 3 + 0,51008 + 1,5 + 2 + 3 + 3,3)
+ (0,5 ∏ 0,00032 ∗ 1 ∗ 0,51008 ∗ 0,125 ∗ 1 ∗ 0,3164 ∗ 0,1252)
= 5,50504 + 0,00000080823 = 5,50040
𝑄3 = 0,5 ∑(0,4 ∗ 5) + (0,8 ∗ 3) + (0,45 ∗ 2) + (0,2 ∗ 3) + (0,33 ∗ 2) + (0,8 ∗ 4) + (0,566 ∗ 5))
+ (0,5 ∏(0,4 5 ∗ 0,8 3 ∗ 0,45 2 ∗ 0,2 3 ∗ 0,33 2 ∗ 0,8 4 ∗ 0,566 5 )
= (0,5 ∑ 2 + 2,4 + 0,9 + 0,6 + 0,66 + 3,2 + 2,83)
+ (0,5 ∏ 0,01024 ∗ 0,512 ∗ 0,2025 ∗ 0,008 ∗ 0,1089 ∗ 0,4096 ∗ 0,058087)
=(0,5*12,59)+(0,5*0,00000002200653) = 6,295+0,0000000110032 =6,2950
𝑄4 = 0,5 ∑(0,6 ∗ 5) + (0,2 ∗ 3) + (0,416 ∗ 2) + (1 ∗ 3) + (0,33 ∗ 2) + (0,95 ∗ 4) + (0,64 ∗ 5))
+ (0,5 ∏(0,6 5 ∗ 0,2 3 ∗ 0,416 2 ∗ 1 3 ∗ 0,33 2 ∗ 0,95 4 ∗ 0,64 5 )
= (0,5 ∑ 3 + 0,6 + 0,832 + 3 + 0,66 + 3,8 + 3,2)
+ (0,5 ∏ 0,0777 ∗ 0,008 ∗ 0,1730 ∗ 1 ∗ 0,1089 ∗ 0,8145 ∗ 0,107374)
= (0,5*15,092)+(0,5*0,00001024)
=7,546+0,00000512 =7,5460
𝑄5 = 0,5 ∑(1 ∗ 5) + (0,4 ∗ 3) + (1 ∗ 2) + (0,25 ∗ 3) + (1 ∗ 2) + (0,5 ∗ 4) + (0,48 ∗ 5)) + (0,5 ∏(1 5
∗ 0,4 3 ∗ 1 2 ∗ 0,25 3 ∗ 1 2 ∗ 0,5 4 ∗ 0,48 5 )
= (0,5 ∑ 5 + 1,3 + 2 + 0,75 + 2 + 2 + 2,4)
+ (0,5 ∏ 1 ∗ 0,064 ∗ 1 ∗ 0,0156 ∗ 1 ∗ 0,0625 ∗ 0,025480)
=(0,5*15,45)+(0,5*0,000001589952) =14,25+0,0000007947 =14,250
Kemudian menentukan nilai Alternatif tertinggi:
Tabel 6. Perangkingan Alternatif Hasil Rangking A 5 14,250 1 A 1 8,912222821 2 A 4 7,5460 3 A 3 6,2950 4 A 2 5,50040 5
Hasil dari perhitungan menggunakan metode WASPAS, bahwa A 1 merupakan alternatif terbaik sebagai penerima beasiswa bidik misi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dalam penentuan penerima Bidik Misi denganmenerapkan  metode WASPAS maka dapat disimpulkan bahwa metode WASPAS dapat diterapkan dalam sistem pendukung keputusan seleksi  penerima  bantuan  Bidik  Misi,  karena  metode  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  prioritas  penerima bantuan bidik misi sesuai dengan kriteria penilaian yang digunakan dalam bentuk perankingan.

## REFERENCES
[1] R. Rahim, Mesran, A. Putera, U. Siahaan, and S. Aryza, “Composite performance index for student admission,” Int. J. Res. Sci. Eng. , vol. 3, no. 3, pp. 68–74, 2017.
[2] Y. Zai, M. Mesran, B. Nadeak, and I. Saputra, “PENERAPAN TECHNIQUE FOR ORDERS PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) UNTUK  KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PADA CALON NASABAH (Studi  Kasus : PT. SS Finance),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, 2017.
[3] S. Chakraborty and E. K. Zavadskas, “Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making,” Informatica , vol. 25, no. 1, pp. 1–20, 2014.
[4] S. Chakraborty, E. K. Zavadskas, and J. Antucheviciene, “Applications of WASPAS method as a multi-criteria decision-making tool,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res. , vol. 49, no. 1, pp. 1–17, 2015.
[5] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[6] Mesran, K.  Tampubolon, R. D. Sianturi, F.  T. Waruwu, and A. P. U. Siahaan, “Determination  of  Education  Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[7] M. Madić, N. Vitkovi, and M. Trifunović, “Application of the WASPAS Method for Software Selection,” in ICT Forum 2014 , 2014, no. 4, pp. 115–118.
[8] H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[9] J. Simarmata, Rekayasa Perangkat Lunak . Yogyakarta: Andi, 2010.
[10] M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[11] N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan MultiObjective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[12] S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[13] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[14] T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.