Volume 2 Nomor 2, Oktober 2017

## Metode Simple Additive Weighting Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Murid Berprestasi

## Rachmat Hidayat
AMIK Bina Sarana Informatika Tangerang Jl. Gatot Subroto No.8 Cimone, Karawaci, Kota Tangerang rachmat.rch@bsi.ac.id
Abstrak — Pemberian  Beasiswa  merupakan  program  kerja  yang  ada  di  setiap  sekolah.  Program  beasiswa diadakan untuk meringankan beban siswa dalam menempuh masa studi khususnya dalam masalah biaya. Pemberian beasiswa  kepada  siswa  dilakukan  secara  selektif  sesuai  dengan  jenis  beasiswa  yang  diadakan,  penerima  beasiswa berprestasi  dalam  lingkup  peserta  akademik,  nilai  rata-rata  raport  terakhir,  absensi  kehadiran,  berprilaku  baik, berakhlak baik, aktif dalam organisasi.Pemberian Beasiswa merupakan penghasilan bagi yang menerima dan tujuan beasiswa  adalah  untuk  membantu  meringankan  beban  biaya  pendidikan  siswa  yang  mendapatkan  beasiswa.Dalam perhitungan  penulis  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting ,  karena  metode  ini  cocok  digunakan  untuk perhitungan yang akurat dan sangat membantu dalam perhitungan setiap data yang diperoleh.
Kata kunci — SPK, beasiswa, prestasi akademik, SAW( Simple Additive Weighting)

## I. P ENDAHULUAN
Pemberian  Beasiswa  merupakan program kerja  yang ada di setiap sekolah. Program beasiswa diadakan untuk meringankan  beban  siswa  dalam  menempuh  masa  studi khususnya  dalam  masalah  biaya.  Pemberian  beasiswa kepada  siswa  dilakukan  secara  selektif  sesuai  dengan jenis  beasiswa  yang  diadakan.  Beasiswa  merupakan penghasilan  bagi  yang  menerima  dan  tujuan  beasiswa adalah  untuk  membantu  meringankan  beban  biaya pendidikan siswa yang mendapatkan beasiswa.
Pembagian  beasiswa  dilakukan  oleh  beberapa  lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun berprestasi  selama  menempuh  studinya.  Sesuai  dengan peraturan  yang  sudah  ditentukan  oleh  pihak  SMPI- ASYSYAKIRIN  untuk  memperoleh  beasiswa,  maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima beasiswa.
Berdasarkan  hal tersebut selama proses pengambilan keputusan  penerima  beasiswa  masih  dilakukan  secara konvensional, sering adanya kerangkapan data dan tidak valid.  Hasil  berupa  keputusan  penerima  beasiswa tidaklah  sesuai  dengan  harapan,  misalnya  siswa  yang kurang  berprestasi  malah  mendapatkan  beasiswa  dan siswa  yang  seharusnya  mendapatkan  beasiswa  malah
tidak  mendapatkan  beasiswa.  Proses  penyeleksian  ini membutuhkan  ketelitian  dan  waktu  karena  data  siswa akan  dibandingkan  dengan  kriteria  beasiswa  satu  per satu.
Permasalahan  yang  peneliti  temukan  di  sekolah  adalah sebagai berikut :
1. Mengganti  sistem  pengambilan  keputusan  penerima beasiswa yang dilakukan secara konvensional
2. Adanya  kerangkapan  data  penerima  beasiswa  dan tidak tepat sasaran
3. Proses  penyeleksian  ini  membutuhkan  ketelitian  dan waktu  lama  karena  data  siswa  akan  dibandingkan dengan kriteria beasiswa satu per satu
Berdasarkan  uraian  permasalahan  di  atas  penelitan yang  di  terapkan  adalah  bagaimana  dibuatkan  system pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  model Simple  Additive  Weighting. Metode Simple  Additive Weighting sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan  terbobot,  konsep  dasar  metode Simple Additive  Weighting adalah mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua atribut.  Dengan adanya sebuah sistem pendukung keputusan  diharapkan  dapat  membantu  pihak  sekolah
𝑉 𝑖 =     𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1
dalam menentukan beasiswa murid berprestasi di SMPI- ASYSYAKIRIN secara objektif.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Sistem Pendukung Keputusan Menurut  Turban  (2005:  137),  “mendefinisikan sistem  pendukung  keputusan  sebagai  sistem  berbasis komputer  yang  terdiri  dari  tiga  komponen  yang  saling berinteraksi,  yaitu  sistem  bahasa,  sistem  pengetahuan dan sistem pemrosesan masalah.”
B. Beasiswa
Pada  dasarnya,  beasiswa  adalah  penghasilan  bagi yang  menerimanya.  Beasiswa  ini  sesuai  dengan ketentuan  pasal  4  (ayat  1)  UU  PPh/2000.  Disebutkan pengertian  penghasilan  adalah  tambahan  kemampuan ekonomis  dengan  nama  dan  dalam  bentuk  apapun  yang diterima  atau  diperoleh  dari  sumber  indonesia  atau  luar indonesia  yang  dapat  digunakan  untuk  konsumsi  atau menambah  kekayaaan  wajib  pajak  (WP),  karena biasiswa bisa diartikan menambah kemampuan ekonomi bagi penerimanya, berarti beasiswa merupakan penghasilan. (Hasanah, 2013 : 2)
C. Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut    Nofriansyah  (2014:  11)  metode Simple Additive  Weighting sering  juga  dikenal  dengan  istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar dari Simple Additive  Weighting adalah mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternative  pada semua  atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan proses normalisasi  matriks keputusan (X) ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada.
Adapun  langkah  penyelesaian  suatu  masalah menggunkan metode Simple Additive Weighting yaitu :
1. Menentukan  kriteria  yang  akan  diajadikan  acuan dalam pengambilan keputusan yaitu Ci.
2. Memberikan  nilai  bobot  untuk  masing-masing kriteria sebagai W.
3. Memberikan  nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap alternatif.
4. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria (C i ),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks
berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Keterangan : r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi. X ij = nilai atribut yang dimiliki darisetiap kriteria.
Max X ij = nilai terbesar dari setiap kriteria. Min X ij = nilai terkecil dari setiap kriteria.
Benefi  = jika nilai terbesar adalah terbaik.
5. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu penjumlahan dan perkalian matriks ternormalisasi R dengan  vector  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar yang dipilih sebagai alternative yang terbaik (Ai) sebagai solusi.

## III. PEMBAHASAN
Dalam Penentuan  beasiswa  murid  berprestasi pada sekolah SMPI- ASYSYAKIRIN pihak sekolah melakukan  pendataan  siswa  pada  penentuan  beasiswa murid  berprestasi  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan.  Salah  satu  penyelesaian  masalah  penentuan beasiswa  murid  berprestasi  pada  sekolah  SMPI- ASYSYAKIRIN,  maka  diperlukan  kriteria  dan  bobot dalam  melakukan perhitungannya  sehingga  memperoleh hasil  alternative  terbaik  dengan  metode Simple  Additive Weighting sebagai berikut :
1. Ketentuan Masing – masing Kriteria
Tabel 1. Kode dan Ketentuan Kriteria Kode Kriteria C1 Nilai Rata-rata Raport Terakhir C2 Absensi Kehadiran C3 Berprilaku Baik C4 Berakhlak Baik C5 Aktif Dalam Organisasi
( Ekstrakulikuler )
2. Selanjutnya memberikan nilai bobot untuk masing- masing kriteria.
Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit ) Jika j adalah atribut biaya ( cost )
Keterangan :
V i = ranking untuk setiap alternative. W j = nilai bobot dari setiap kriteria.
r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Tabel 2. Penentuan Nilai Kriteria Range(%) Bobot C1 30 0,3 C2 25 0,25 C3 20 0,2 C4 15 0,15 C5 10 0,1
Adapun kriteria dan pembobotan yang dilakukan penulis dalam  penelitian  penentuan  beasiswa  murid  berprestasi, yaitu sebagai berikut :
a. Nilai Rata-rata Raport Terakhir Penelitian  menggunakan  nilai  rata-rata  raport terakhir  siswa  sebagai  kriteria  yang  pertama  dimana kriteria  nilai  rata-rata  raport  terakhir  sangat berpengaruh  terhadap  penilaian  guru  terhadap  calon penerima beasiswa.
Tabel 3. Nilai Rata-rata Raport Terakhir
Nilai rata- rataraport terakhir (c1) Keterangan Nilai >50 Sangat Rendah 1 >50-60 Rendah 2 >60-70 Sedang 3 >70-85 Tinggi 4 >85-100 Sangat Tinggi 5
b. Absensi Kehadiran
Penelitian  menggunakan  Absensi  Kehadiran sebagai  kriteria  yang  kedua  seperti  yang  diketahui Absensi  Kehadiran  juga  mempengaruhi  dalam pengambilan keputusan calon penerima beasiswa. Tabel 4. Kriteria Absensi Kehadiran Absensi Kehadiran Keterangan Nilai 10%-20% Sangat Rendah 1 30%-40% Rendah 2 50%-60% Sedang 3 70%-80% Tinggi 4 90%-100% Sangat Tinggi 5
c. Berperilaku Baik
Penelitian  menggunakan  Perilaku  Baik  sebagai kriteria  yang  ketiga  dalam  hal  ini  kriteria  Perilaku Baik  juga  dapat  mempengaruhi  salah  satu  syarat penerima beasiswa murid berprestasi.
Tabel 5. Kriteria Berprilaku Baik Berprilaku Baik Keterangan Nilai 1-6 Sangat Rendah 1 7-12 Rendah 2 13-18 Sedang 3 19-24 Tinggi 4 25-30 Sangat Tinggi 5
d. Berakhlak Baik
Penenlitian  menggunakan  Berakhlak  Baik sebagai kriteria  yang keempat dalam  hal  ini kriteria Berakhlak  Baik  juga  berpengaruh  terhadap  salah satu  syarat  bagi  penerima beasiswa murid berprestasi.
Tabel 6. Kriteria Berakhlak Baik Berakhlak Baik Keterangan Nilai 1-6 Sangat Rendah 1 7-12 Rendah 2 13-18 Sedang 3 19-24 Tinggi 4 25-30 Sangat Tinggi 5 e. Aktif dalam Organisasi (Ekstrakulikuler) Penelitian menggunakan Aktif dalam
Organisasi  ( Ekstrakulikuler )  sebagai  kriteria  yang terakhir  dimana  kriteria  Aktif  dalam  Organisasi ( Ekstrakulikuler )  berpengaruh  terhadap  penilaian guru terhadap calon penerima beasiswa.
Tabel 7. Kriteria Aktif dalam Organisasi (Ekstrakulikuler)
Aktif dalam Organisasi Keterangan Nilai 1-6 Sangat Rendah 1 7-12 Rendah 2 13-18 Sedang 3 19-24 Tinggi 4 25-30 Sangat Tinggi 5
3. Menentukan nilai rating kecocokan dari setiap nama siswa pada setiap kriteria.
Tabel 8. Rating Kecocokan Kode Siswa KRITERIA Nilai Rata-rata Raport Absensi Kehadiran Berprilaku Baik Berakhlak Baik Aktif Organisasi (ekstrakulikuler) A 1 4 4 4 4 2 A 2 4 3 3 3 1 A 3 5 5 5 4 2 A 4 5 5 5 3 1
4. Langkah selanjutnya membuat matriks keputusan yang dibentuk dari table Rating Kecocokan sebagai berikut :
Χ= Tabel 9. Penggolongan Kriteria Kriteria Keuntungan (benefit) Biaya (cost) Nilai Rata-rata Raport √ Absensi Kehadiran √ Berprilaku Baik √ Berakhlak Baik √ Aktif Organisasi √ Sumber : SMPI-Asysyakirin
Pertama-tama melakukan normalisasi matriks X :
5. Untuk kriteria nilai rata-rata raport termasuk ke dalam atribut keuntungan (benefit). Jadi :
6. Untuk  kriteria  berprilaku  baik  termasuk  ke  dalam atribut biaya ( cost ). Jadi :
7. Kemudian hasil dari normalisasi di atas dibuat dalam matriks ternormalisasi (R) sebagai berikut :
Χ=
8. Langkah terakhir adalah proses pencarian perangkingan  atau  nilai  terbaik  dengan  memasukan setiap kriteria dan nilai bobot yang digunakan dalam perangkingan
ini yaitu W =
maka  proses
perangkingan adalah sebagai berikut :
V 1 = (0,8)(0,3) + (0,8)(0,25) + (0,75)(0,2) +
(0,75)(0,15) + (0,5)(0,1) = 0,24 + 0,2 + 0,15 + 0,1125 + 0,05 = 0,752 V 2 = (0,8)(0,3) + (0,6)(0,25) + (1)(0,2) + (1)(0,15) + (1)(0,1) = 0,24 + 0,15 + 0,2 + 0,15 + 0,1
= 0,84
V 3 = (1)(0,3) + (1)(0,25) + (0,6)(0,2) +
(0,75)(0,15) + (0,5)(0,1)
= 0,3 + 0,25 + 0,12 + 0,1125 + 0,05
= 0,832
V 4 = (1)(0,3) + (1)(0,25) + (0,6)(0,2) + (1)(0,15) + (1)(0,1)
= 0,3 + 0,25 + 0,12 + 0,15 + 0,1
Volume 2 Nomor 2, Oktober 2017
= 0,92
Nilai  perhitungan  untuk  setiap  siswa  dengan  nilai  V i dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 10. Hasil Perankingan Nama Siswa Kode Siswa Hasil Perangkingan Muhammad Zidan A 1 0,752 Lisa Apriyanti A 2 0,84 M. Fachri A 3 0,832 Humairoh A 4 0,92
Selanjutnya siswa diurutkan dari nilai V terbesar ke nilai V  terkecil,  siswa  dengan  nilai  V  terbesar  merupakan solusi yang terbaik sebagai berikut :
Tabel 11. Hasil Pengurutan Nama Siswa Kode Siswa Hasil Perangkingan Humairoh A 4 0,92 Lisa Apriyanti A 2 0,84 M. Fachri A 3 0,832 Muhammad Zidan A 1 0,752
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  dapat  di  tentukan  empat orang  siswa  yang  berhak  mendapatkan  beasiswa  murid berprestasi  sesuai  hasil  dari  nilai  V 1 -V 30 dengan  nilai sebagai berikut:
Tabel 12. Data Penerima Beasiswa Nama Siswa Kode Siswa Hasil Perangkingan Humairoh A 4 0,92 Lisa Apriyanti A 2 0,84 M. Fachri A 3 0,832 Muhammad Zidan A 1 0,752 IV. KESIMPULAN Dari hasil penelitian Sistem Pendukung Keputusan  penerima  beasiswa  murid  berprestasi  SMPI-
ASYSYAKIRIN  Dengan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW)  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan diantaranya sebagai berikut:
1. Dengan  adanya  penelitian  ini,  penulis  memahami bagaimana  prosedur-prosedur  dalam  memenuhi persyaratan  pemilihan  penerima  beasiswa  murid berprestasi.
2. Dengan penerapan metode Simple  Additive Weighting (SAW)    menghasilkan  keputusan  yang baik dalam penyelesaian dan perhitungan nilai-nilai kriteria  yang  dimiliki  murid,  sehingga  diketahui hasil  yang  akurat  dalam  proses  penerima  beasiswa murid berprestasi.
3. Proses  penerima  beasiswa  murid  berprestasi  yang dilakukan  melalui  perhitungan  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW) dimulai dengan pemberian  nilai  kriteria  untuk  masing-masing kriteria, pembobotan, rating kecocokan, normalisasi dan perankingan sehingga meghasilkan nilai dari masing-masing kriteria.
Adapun  kelemahan  penerima  beasiswa  murid berprestasi  pada  SMPI-  ASYSYAKIRIN  dengan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  ini  masih jauh  dari  sempurna  karena  hanya  menggunakan  satu metode saja dan sistem yang ada masih bersifat manual.

## REFERENSI
1. Efraim,  Turban.  2005. Decision  Support  Systems and Intelligent System . Yogyakarta : Andi
2. Hasanah, Rina. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Dengan Metode Simple  Additive  Weighting .  Vol.5  No 3.ISSN 2301-9425.
3. Nofriansyah, Dicky. 2014. Konsep Data Mining Vs Sistem  Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta  : Deepublish.
.