## Analisis Pemilihan Calon Penerima Beasiswa Daerah dengan Metode Analytical Hierarchy Process dan Profile Matching
(Studi Kasus: Universitas Darwan Ali, Sampit, Kalimantan Tengah)
1 Lukman Bachtiar, 2 Kusrini Magister Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta Indonesia e-mail: 1 lukman.bachtiar@gmail.com, 2 kusrini@amikom.ac.id

## Abstrak
Sistem pendukung keputusan (SPK) dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  menguji  nilai  Consistency  Ratio  (CR)  menentukan  kelayakan  tatanan perbandingan derajat kepentingan tiap-tiap kriteria. Pemrosesan metode AHP ini sampai  menghasilkan  nilai  Prioritas  tiap-tiap  persyaratan.  Jika  nilai  CR  telah layak  maka  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  pencarian  solusi  dengan  metode  Profile Matching  (PM) untuk menyeleksi  calon  penerima  beasiswa.  Nilai  Prioritas  tiap- tiap persyaratan dari metode AHP kemudian dikelompokkan oleh metode PM ke dalam  grup  Core  Factor  dan  grup  Secondary  Factor  berdasarkan  urutan descending  nilai  Prioritas.  SPK  ini  dipakai  oleh  bagian  Kemahasiswaan  untuk menyeleksi  para  mahasiswa  untuk  diusulkan  ke  Bagian  Kesra  kabupaten  dalam program  Beasiswa  Gerbang  Mentaya.  Keluaran  pertama  SPK  berupa  rincian perhitungan AHP mendapatkan nilai CR dengan konfirmasi apakah sudah dapat melakukan  pencarian  solusi  ataukah  masih  harus  menata  kembali  tatanan  nilai- nilai  perbandingan  derajat  kepentingan  tiap-tiap  persyaratan.  Keluaran  kedua memuat rincian pemrosesan PM menilai persyaratan para mahasiswa. Keluaran terakhir  berupa  daftar  para  mahasiswa  yang  benar-benar  layak  diusulkan menerima  beasiswa  berdasarkan  seleksi  penilaian,  seleksi  status  warga  tetap kabupaten,  dan  status  tidak  sedang  menerima  beasiswa  dari  pihak  lain,  yang kemudian  diusulkan  oleh  bagian  Kemahasiswaan  kepada  Bagian  Kesra Kabupaten Kotawaringin Timur.
Kata  kunci  :  penerima,  beasiswa,  daerah,  pendukung,  keputusan,  status, penduduk.

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan Pengumuman Bupati Kotawaringin Timur Nomor
422.5/1642/Bag.Kesra  tentang  Penjaringan  Calon  Penerima  Beasiswa Gerbang  Mentaya  dari  Pemerintah  Kabupaten  Kotawaringin  Timur  Tahun 2018,  para  pelajar  dan  mahasiswa  mendapat  kesempatan  untuk  mengikuti perekrutan  beasiswa  ini  dengan  beberapa  kategori  calon  penerima  beasiswa, yaitu  meliputi  a)  Calon  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa  Kurang  Mampu,  b) Calon  Penerima Beasiswa Tahap Akhir,  c) Calon  Penerima  Beasiswa Pelajar dan  Mahasiswa  Berprestasi  Akademik  dan  Non  Akademik,  dan  d)  Calon Penerima Beasiswa Usia Sekolah.
Pada umumnya Beasiswa Gerbang Mentaya ini memiliki beberapa persyaratan yang  meliputi:  a)  Calon  penerima  beasiswa  merupakan  warga  Kabupaten Kotawaringin  Timur.  Hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan  melampirkan  Kartu Keluarga  ataupun  Kartu  Tanda  Penduduk  milik  pelajar  /  mahasiswa  ataupun
orangtua  /  walinya,  b)  Memiliki  Kartu  Raskin  ataupun  Kartu  Perlindungan Sosial  (KPS)  ataupun  Surat  Keterangan  Tidak  Mampu  (SKTM),  c)  Tidak sedang  menerima  beasiswa  dari  pihak  lain,  d)  Khusus  mahasiswa,  memiliki Indeks  Prestasi  minimal  2.5,  e)  Memiliki  prestasi  dengan  bukti  piagam ataupun  sertifikat  ataupun  surat  keterangan  yang  lain,  dan  f)  Melengkapi persyaratan administrasi pengajuan permohonan beasiswa.
Suatu  kekurangan  yang  ditemukan  oleh  peneliti  dalam  perekrutan  calon penerima beasiswa ini adalah belum diterapkan  metode-metode logika dalam sistem  pendukung  keputusan  pada  pengolahan  penilaian  calon  penerima beasiswa  itu.  Kegiatan  tim  penilai  hanya  memeriksa  kelengkapan  berkas pendaftaran  yang  diberikan  oleh  para  pendaftar  calon  penerima  beasiswa. Situasi ini disebabkan oleh beberapa hal yaitu: a) Terdapat empat pilihan jenis beasiswa  yang  disediakan  oleh  Bupati  Kotawaringin  Timur,  b)  Tiap-tiap pilihan  jenis  beasiswa  itu  memiliki  persyaratan  yang  berbeda  maupun persyaratan  yang  mirip, dan  c) Untuk  menentukan  pemilihan  calon  penerima yang  lolos  mendapatkan  beasiswa  hanya  berdasarkan  kelengkapan  berkas pendaftaran.
Permasalahan dalam penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut
a. Bagaimanakah cara menggabungkan metode Analytical Hierarchy Process dan  metode Profile  Matching dalam  sistem  pendukung  keputusan  di Universitas  Darwan  Ali  untuk  memilih  para  mahasiswa  yang  dapat diusulkan menerima beasiswa Gerbang Mentaya?
b. Berapa  tingkat  akurasi  dari  hasil  perhitungan  keluaran  program  jika dibandingkan dengan perhitungan manual?
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  suatu  analisis  pada  sistem pendukung  keputusan  di  Universitas  Darwan  Ali  untuk  memilih  mahasiswa yang  layak  diusulkan  kepada  Kantor  Kesra  Kabupaten  Kotawaringin  Timur untuk  mendapat  beasiswa  Gerbang  Mentaya.  Peneliti  memakai  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  menganalisis  kelayakan perbandingan derajat kepentingan tiap-tiap persyaratan dan dilanjutkan dengan pembuatan keputusan dengan metode Profile Matching (PM) untuk perekrutan mahasiswa  yang  diusulkan  menerima  beasiswa  itu.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  berupa  daftar  para  mahasiswa  yang  layak  diusulkan  kepada  Kantor Kesra  Kabupaten  Kotawaringin  Timur  untuk  dapat  menerima  beasiswa Gerbang  Mentaya.  Alasan  peneliti  memakai  metode  AHP adalah  untuk menganalisis kelayakan perbandingan derajat kepentingan tiap-tiap persyaratan  antarkriteria,  karena  metode  ini  mengizinkan  menata  kembali skore-skore  derajat  kepentingan  yang  diuji  sampai  mendapatkan  nilai Consistency Ratio (CR) yang layak, sebelum masuk ke tahap pencarian solusi. Selama nilai  CR  belum  layak (lebih  besar dari  0.1)  maka  skore-skore  derajat kepentingan  yang  diuji  itu  dapat  diperbaiki  kembali.  Setelah  mendapatkan nilai  CR  layak  (kurang  dari  0.1),  maka  nilai-nilai  prioritas  yang  telah diperoleh dengan metode AHP dapat diacu sebagai nilai Core Factor (CF) dan nilai Secondary  Factor (SF)  di  metode  PM  untuk  mencari  solusi.  Alasan peneliti  memakai  metode  PM  dalam  pencarian  solusi  adalah  karena  setiap
persyaratan pada suatu permasalahan dapat dikelompokkan ke dalam grup CF sebagai  kelompok  persyaratan  primer  dan  ke  dalam grup  SF sebagai kelompok persyaratan sekunder.
Tujuan  dari  penelitian  ini  dapat  dicapai  oleh  peneliti  dengan  memakai beberapa cara di bawah ini:
a. Melakukan  analisis  perhitungan  dengan  formula Microsoft  Excel untuk menentukan penyeleksian para mahasiswa Universitas Darwan Ali Sampit dengan  metode  AHP  dan  metode  PM  untuk  dapat  diusulkan  menerima beasiswa Gerbang Mentaya.
b. Membuat  keluaran  dari  hasil  analisis  berupa  informasi  daftar  mahasiswa yang  benar-benar  layak  untuk  diusulkan  kepada Kantor  Kesra Kabupaten Kotawaringin Timur untuk menerima beasiswa Gerbang Mentaya.
2. Kajian Pustaka

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Suatu  ciri  khas  dari  penelitian  Tesis  saat  ini  adalah  memakai  dua  buah metode, yaitu metode AHP dipakai untuk menganalisis kelayakan nilai CR, dan  metode  PM  dipakai  untuk  mencari  solusi  dari  permasalahan.  Proses perhitungan dengan metode AHP dimulai dengan menganalisis perbandingan derajat kepentingan tiap-tiap persyaratan sampai mendapatkan nilai CR yang layak sesuai ketentuan AHP. Metode PM memroses pencarian solusi  dengan  memakai  nilai  Prioritas  setiap  persyaratan  yang  telah diperoleh  dengan  pemrosesan  sebelumnya  dengan  metode  AHP.  Nilai Prioritas  ini  dipakai  oleh  metode  PM  untuk  mengelompokkan  persyaratan permasalahan beasiswa ini masuk ke dalam grup CF dan grup SF. Di bagian akhir  pemrosesan  metode  PM  masih  ditambah  dengan  satu  langkah eliminasi dengan suatu operasi logika untuk menemukan sebuah solusi final jika dihadapkan dengan beberapa subkeputusan.
Penelitian Tesis  saat  ini dilakukan berdasarkan beberapa  rujukan penelitian terdahulu, yaitu:
a. Metode  AHP  dipakai  untuk  membuat  keputusan  perekrutan  karyawan baru  untuk  mempermudah  kegiatan  penyeleksian  para  pelamar  dalam penelitian Sasongko dan rekan (2017). Penelitian Sasongko dan rekan ini hanya  menerapkan  metode AHP  dan langsung  menemukan  solusi final, sedangkan  penelitian  pada  Tesis  ini  memiliki  ciri  khas  yang  telah dijelaskan pada alinea pertama sub Tinjauan Pustaka ini.
b. Puspitasari  dan  rekan  (2017)  memiliki  penelitian  dengan  hasil  suatu sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  AHP  untuk  memecahkan permasalahan  pemberian  beasiswa  pada  suatu  sekolah  di  Jawa  Timur. Penelitian  Puspitasari  dan  rekan  ini  tidak  memiliki  ciri  khas  dari penelitian  Tesis  saat  ini  yang  telah  dijelaskan  pada  alinea  pertama  sub Tinjauan Pustaka ini.
c. Sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  PM  untuk  penempatan jabatan  telah  diteliti  oleh  Sahureka  (2017).  Hal  pembeda  dengan penelitian  Tesis  saat  ini  adalah  penelitian  Sahureka  hanya  menerapkan metode  PM  dan  tidak  memiliki  ciri  khas  dari  penelitian  Tesis  saat  ini yang telah dijelaskan pada alinea pertama sub Tinjauan Pustaka ini.
d. Pemakaian  dua  buah  metode  dalam  sebuah  penelitian  telah  dilakukan oleh  Astradanta  dan  rekan  (2016)  dengan  cara  perbandingan multikriteria  diuji  dengan  metode  AHP  dan  pencarian  solusi  memakai metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Penelitian  Astradanta  dan rekan  ini  memakai  dua  buah  metode  untuk  mencari  solusi  sesuai  alur algoritma  dua  metode  itu,  dan  tidak  memiliki  ciri  khas  dari  penelitian Tesis  saat  ini  yang  telah  dijelaskan  pada  alinea  pertama  sub  Tinjauan Pustaka ini.
e. Pemakaian metode PM dan metode AHP pada penelitian Moedjiono dan rekan (2016) dapat menganalisis kelayakan pemilihan karyawan, namun penelitian Moedjiono dan rekan ini tidak dihadapkan dengan munculnya beberapa subsolusi dan tidak memiliki ciri khas dari penelitian Tesis saat ini yang telah dijelaskan pada alinea pertama sub Tinjauan Pustaka ini.
f. Metode  PM  pada  penelitian  Khotijah  dan  rekan  (2017)  dapat memberikan rekomendasi berupa informasi beberapa sekolah yang dapat dipilih  orangtua  para  calon  siswa  Taman  Kanak-kanak.  Khotijah  dkk (2017)  hanya  memakai  metode  PM  pada  penelitiannya  dan  tidak memiliki  ciri  khas  dari  penelitian  Tesis  saat  ini  yang  telah  dijelaskan pada alinea pertama sub Tinjauan Pustaka ini.
g. Implementasi  metode  logika  PM  telah  dipakai  oleh  Sambani  dan  rekan (2016)  untuk  menyeleksi  kelayakan  dalam  perekrutan  calon  pengajar. Penelitian  Tesis  saat  ini  sama  seperti  penelitian  Sambani  dkk,  yaitu menggunakan  metode  PM  untuk  pencarian  solusi.  Namun  penelitian Sambani dan rekan tidak memiliki ciri khas dari penelitian Tesis saat ini yang telah dijelaskan pada alinea pertama sub Tinjauan Pustaka ini.

## 2.2 Sistem
Definisi  tentang  sistem  dapat  dibuat  berdasarkan  dua  hal  penekanan,  yaitu: a)  Kelompok  yang  memberi  penekanan  kepada  hal  komponen, mendefinisikan  sistem  sebagai  suatu  seri  dari  subsistem-subsistem  yang saling  berhubungan,  bekerja  sama  di  dalam  suatu  kerangka  kerja  dan tahapan yang terpadu untuk menyelesaikan dan mencapai sasaran yang telah ditetapkan  sebelumnya  [1].  Jogianto  (1993)  berpendapat  bahwa  komponen sistem  adalah  berupa  subsistem,  b)  Sedangkan  kelompok  yang  memberi penekanan  kepada  hal  prosedur,  memberi  definisi  tentang  sistem  sebagai suatu  jaringan  kerja  yang  saling  berhubungan,  berkumpul  bersama-sama untuk  melakukan  suatu  kegiatan  atau  untuk  menyelesaikan  suatu  sasaran yang tertentu [1].

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Beberapa  penulis  memberikan  definisi  mengenai  sistem  pendukung keputusan,  antara  lain  sebagai:  a)  merupakan  sistem  berbasis  komputer interaktif  yang  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk  menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur [2],  dan  b)  merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang  ditujukan  untuk membantu  pengambil  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model untuk  mengidentifikasi,  memecahkan  masalah dan  membuat  keputusan  [3]. Wahid  (2005)  menyebutkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  biasa disebut dengan istilah Decision Support System .
Sistem  penunjang  keputusan  adalah  sistem  interaktif  berbantuan  komputer yang mendukung pemakai dalam kemudahan akses terhadap data dan model keputusan  dalam  upaya  membantu  proses  pengambilan  keputusan  yang efektif dalam memecahkan masalah yang bersifat semi terstruktur dan tidak terstruktur,  karena  itu  harus  mampu  a)  Ditambah  atau  dikembangkan,  b) Mendukung analisis data dan model desisi, c) Berorientasi pada masa  yang akan datang, dan d) Digunakan dalam waktu yang tidak terjadwal [4]
Terdapat  tiga  komponen  besar  yang  saling  berhubungan  di  dalam  suatu sistem pendukung keputusan, seperti yang ditunjukkan melalui Gambar 1.
Gambar 1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan [5]
Hubungan  dari  komponen-komponen  pada  gambar  1  dapat  dijelaskan sebagai  berikut:  a)  Pengelolaan  Data  ( Database  Management )  merupakan subsistem  data  yang  terorganisasi  dalam  suatu  basis  data.  Data  yang merupakan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  dapat  berasal  dari  luar maupun  dalam  lingkungan.  Untuk  keperluan  sistem  pendukung  keputusan diperlukan data yang relevan dengan permasalahan yang hendak dipecahkan melalui  simulasi,  b)  Pengelolaan  Model  ( Model  Base )  merupakan  suatu model  yang  merepresentasikan  permasalahan  ke  dalam  format  kuantitatif (model  matematika  sebagai  contohnya)  sebagai  dasar  simulasi  atau pengambilan  keputusan,  termasuk  didalamnya  tujuan  dari  permasalahan (obyektif),  komponen-komponen  terkait,  batasan-batasan  yang  ada ( constraints ),  dan  hal-hal  terkait  lainnya. Model  Base memungkinkan pengambil keputusan menganalisa secara utuh dengan mengembangkan dan membandingkan  solusi  alternatif,  c)  Pengelolaan  Dialog  ( User  Interface ) merupakan penggabungan antara dua komponen sebelumnya yaitu Database Management dan Model Base yang disatukan dalam komponen ketiga ( user interface ),  setelah  sebelumnya  dipresentasikan  dalam  bentuk  model  yang dimengerti  komputer. User  interface menampilkan  keluaran  sistem  bagi pemakai  dan  menerima  masukan dari pemakai  ke dalam  sistem  pendukung
keputusan [5]. Kusrini (2007) berpendapat bahwa komponen User Interface sering disebut sebagai Subsistem Dialog [5].
Beberapa  keuntungan  yang  dapat  diambil  jika  suatu  sistem  pendukung keputusan  dapat  diimplementasikan  adalah:  a)  Mampu  mendukung pencarian  solusi  dari  berbagai  permasalahan  yang  kompleks,  b)  Dapat merespon  dengan  cepat  pada  situasi  yang  tidak  diharapkan  dalam  kondisi yang  berubah-ubah,  c)  Mampu  untuk  menerapkan  berbagai  strategi  yang berbeda  pada  konfigurasi  berbeda  secara  cepat  dan  tepat,  d)  Meningkatkan kontrol  manajemen  dan  kinerja,  e)  Menghemat  biaya  dan  sumber  daya manusia,  f)  Menghemat  waktu  karena  keputusan  dapat  diambil  dengan cepat,  dan  g)  Meningkatkan  efektivitas  manajerial,  menjadikan  manajer dapat bekerja lebih singkat dan dengan sedikit usaha. [6]

## 2.4 Analytical Hierarchy Process
Salah  satu  model  yang  dapat  digunakan  sebagai  proses  pengambilan keputusan  adalah  dengan  menggunakan  Proses  Hierarki Analitik  atau  yang dikenal  dengan  istilah Analytical  Hierarchy  Process ,  yang  dikembangkan oleh  Dr.  Thomas  L.  Saaty  dari  Wharton  School  of  Business  pada  tahun 1970-an.  Dengan  menggunakan Analytical  Hierarchy  Process suatu persoalan  yang  akan  dipecahkan  dalam  suatu  kerangka  berpikir  yang terorganisir, sehingga memungkinkan dapat diekspresikan untuk mengambil keputusan  yang  efektif  atas  persoalan  tersebut.  Persoalan  yang  kompleks dapat disederhanakan dan dipercepat proses pengambilan keputusannya. [7]
Prinsip kerja Analytical Hierarchy Process terdiri dari: [4]
a. Penyusunan  Hierarki,  memiliki  arti  bahwa  persoalan  yang  akan diselesaikan  diuraikan  menjadi  unsur-unsurnya,  yaitu  kriteria  dan alternatif, kemudian disusun menjadi struktur hirarki.
b. Kriteria  dan  Alternatif  dinilai  melalui  perbandingan  berpasangan,  yang menurut  Saaty  (1983)  menyebutkan  bahwa  untuk  berbagai  persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan (Saati, 2008) [4]
Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama penting Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama 3 Sedikit lebih penting Pengalaman dan penilaian sangat memihak satu elemen dibandingkan dengan pasangannya 5 Lebih penting Satu elemen sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata, dibandingkan dengan elemen pasangannya

## Tabel 1. Lanjutan
Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 7 Sangat penting Satu elemen terbukti sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata, dibandingkan dengan elemen pasangannya 9 Mutlak lebih penting Satu elemen mutlak lebih disukai dibandingkan dengan pasangannya, pada tingkat keyakinan tertinggi 2, 4, 6, 8 Nilai tengah-tengah di antara dua pendapat yang berdampingan Nilai-nilai ini diperlukan suatu kompromi
c. Penentuan  Prioritas,  dapat  dilakukan  melalui  perbandingan  berpasangan ( pairwise  comparisons )  untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif.  Nilai-nilai perbandingan relatif kemudian diolah untuk menentukan peringkat relatif dari seluruh alternatif. Baik kriteria kualitatif maupun kriteria kuantitatif dapat  dibandingkan  sesuai  dengan  judgement  yang  telah  ditentukan untuk  menghasilkan  bobot  dan  prioritas.  Bobot  atau  prioritas  dihitung dengan  manipulasi  matrik  atau  melalui  penyelesaian  persamaan matematik.
d. Konsistensi  Logis,  dilakukan  dengan  cara  mengelompokkan  semua elemen  secara  logis  dan  diperingkatkan  secara  konsisten  sesuai  dengan suatu kriteria yang logis.
Pengukuran Consistency  Index (CI)  dimaksudkan  untuk  mengetahui konsistensi  jawaban  yang  akan  berpengaruh  pada  kesahihan  hasil. Perhitungan CI dapat dihitung dengan Persamaan 1. [7]
λ max – n CI = ---------- .......... (1) n – 1
Untuk mengetahui apakah CI dengan besaran tertentu cukup baik atau tidak, perlu  diketahui  rasio  yang  dianggap  baik,  yaitu  apabila  nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Nilai CR dapat dihitung dengan Persamaan 2. [7]
CR = CI / RI.......... (2)
CR  merupakan  parameter  yang  digunakan  untuk  memeriksa  apakah perbandingan  berpasangan  telah  dilakukan  dengan  konsekuen  atau  tidak. Nilai Random Indeks (RI) merupakan nilai random indeks yang dikeluarkan oleh Oarkridge Laboratory seperti pada data pada Tabel 2.
Tabel 2. Skala Nilai Random Indeks Oarkridge Laboratory [7] Ukuran Matrik (n) Nilai Index Random (IR) 1 0 2 0 3 0,58

## Tabel 2. Lanjutan
Ukuran Matrik (n) Nilai Index Random (IR) 4 0,9 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59

## 2.5 Profile Matching
Metode Profile Matching atau Pencocokan Profil adalah metode yang sering digunakan  sebagai  mekanisme  dalam  pengambilan  keputusan  dengan mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat variable  predictor yang  ideal  yang harus  dipenuhi  oleh  subyek  yang  diteliti,  bukannya  tingkat  minimal  yang harus  dipenuhi  atau  dilewati.  Dalam  proses profile  matching secara  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/kelulusan  [5].  Nilai  gap ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Bobot Nilai Gap [8]
Langkah–langkah  dalam  penyelesaian  perhitungan  dengan  menggunakan metode Profile Matching : [8]
a. Menentukan aspek-aspek penilaian.
b. Membuat pemetaan gap kompetisi.
c. Memberi pembobotan gap kompetisi.
d. Menghitung dan mengelompokkan Core Factor dan Secondary Factor .
Nilai Core Factor dapat dihitung dengan Persamaan 3.
NCF = Σ NC (aspek) / Σ IC.......... (3)
Yang  mana:  NCF  =  Nilai  rata-rata core  factor ,  ΣNC(aspek)  =  Jumlah total nilai core factor , dan ΣIC = Jumlah item core factor . [9]
Nilai Secondary Factor dapat dihitung dengan Persamaan 4.
NSF = Σ NS (aspek) / Σ IS.......... (4)
Yang  mana:  NSF  =  Nilai  rata-rata secondary  factor ,  ΣNS(aspek)  = jumlah  total  nilai secondary  factor ,  dan  ΣIS  =  Jumlah  item secondary factor . [9]
e. Perhitungan nilai total.
Nilai total untuk tiap-tiap kandidat dapat dihitung dengan Persamaan 5.
(x)%NCF(aspek) + (x)%NSF(aspek) = N(aspek).......... (5)
Yang  mana:  NCF(aspek)  =  nilai  rata-rata core  factor (aspek),  NSF (aspek) = nilai rata-rata secondary factor (aspek), N(aspek) = nilai aspek (aspek), dan (x)% = input nilai persen. [10]
f. Perhitungan penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan
Penentuan ranking dapat dihitung dengan Persamaan 6.
Σ(x)%Nk.......... (6)
Yang mana: Nk = nilai kriteria, dan (x)% = input nilai persen. [11]

## 2.6 Pengertian Beasiswa
Beasiswa  adalah  pemberian  berupa  bantuan  keuangan  yang  diberikan kepada  perorangan  yang  bertujuan  untuk  digunakan  demi  keberlangsungan pendidikan  yang  ditempuh  [12].  Dalam  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI),  beasiswa  adalah  tunjangan  yang  diberikan  kepada  pelajar  atau mahasiswa  sebagai  bantuan  biaya  belajar.  Beasiswa  diartikan  sebagai bentuk penghargaan yang diberikan kepada individu agar dapat melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi [13]. Penghargaan itu dapat berupa akses  tertentu  pada  suatu  institusi  atau  penghargaan  berupa  bantuan keuangan.  Undang-undang  Nomor  20  Tahun  2003  tentang  Sistem Pendidikan  Nasional,  Bab  V  pasal  12  (1.c),  menyebutkan  bahwa  setiap peserta  didik  pada  setiap  satuan  pendidikan  berhak  mendapatkan  beasiswa bagi  yang  berprestasi  yang  orang  tuanya  tidak  mampu  membiayai pendidikannya.  Pasal  12  (1.d),  menyebutkan  bahwa  setiap  peserta  didik
pada  setiap  satuan  pendidikan  berhak  mendapatkan  biaya  pendidikan  bagi mereka yang orang tuanya tidak mampu membiayai pendidikannya [13].

## 2.7 Pengertian Kartu Perlindungan Sosial
Kartu  Perlindungan  Sosial  (KPS)  adalah  kartu  yang  diterbitkan  oleh Pemerintah  sebagai  penanda  rumah  tangga  miskin.  KPS  dirancang  sebagai penanda  universal  bagi  rumah  tangga  sasaran  (RTS)  untuk  mengakses program  perlindungan.  memuat  informasi:  Nama  Kepala  Rumah  Tangga, Nama  Pasangan  Kepala  Rumah  Tangga,  Nama  Anggota  Rumah  Tangga Lain,  Alamat  Rumah  Tangga,  Nomor  Kartu  Keluarga,  dilengkapi  dengan kode  batang  (barcode)  beserta  nomor  identitas  KPS  yang  unik.  Kartu Perlindungan  Sosial  berguna  untuk  mendapatkan  program  subsidi  beras (RASKIN), Bantuan Siswa Miskin (BSM), Bantuan Langsung Tunai (BLT), dan bantuan-bantuan yang lain [14].

## 3. Metodologi Penelitian
Langkah-langkah  penelitian  yang  dilakukan  peneliti  mengikuti  alur  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3 di bawah.
Tahap  studi  pustaka  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memperoleh  pengertian secara teori mengenai sistem, sistem pendukung keputusan, dan alur algoritma dari  metode-metode  logika  dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang  dipakai dalam penelitian ini.
Pada  tahap  pengumpulan  data  dan  informasi  peneliti  dapat  menemukan informasi mengenai kendala penanganan perekrutan calon penerima beasiswa dan  mengetahui  aturan  maupun  kriteria  yang  ditetapkan  dalam  perekrutan calon penerima beasiswa Gerbang Mentaya ini. Kriteria-kriteria yang menjadi bahan  pertimbangan  untuk  pemberian  beasiswa  seperti  yang  diperinci  pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria Pemberian Beasiswa Gerbang Mentaya
Nama Kriteria Keterangan Bobot P1 Warga Kabupaten Kotawaringin Timur 15 % P2 Memiliki Kartu Raskin / KPS / SKTM 20 % P3 Kelengkapan persyaratan administrasi 10 % P4 Untuk mahasiswa, memiliki IP minimal 2.50 20 % P5 Memiliki prestasi non-akademik / lomba-lomba 20 % P6 Tidak sedang menerima beasiswa dari pihak lain 15 %
Dari  hasil  observasi  dan  wawancara  ini  peneliti  memahami  bahwa  kriteria- kriteria yang ditulis pada Tabel 3 dapat dijadikan sebagai kriteria-kriteria yang akan diolah dengan metode-metode sistem pendukung keputusan yang dipakai dalam  penelitian  ini,  sehingga  nanti  di  dalam  alur  perhitungan  pengambilan keputusan  melalui  metode-metode  itu  harus  mengacu  ke  data  pada  Tabel  3 untuk  pengolahan  data  penjaringan  nama-nama  mahasiswa  yang  dapat diusulkan untuk menerima beasiswa Gerbang Mentaya.
Data  pada  Tabel  4  merupakan  data  nilai  untuk  prestasi  lomba-lomba  yang diperoleh  peneliti  dari  Kantor  Dinas  Pendidikan  Kabupaten  Kotawaringin Timur.  Data  ini  terkait  dengan  kriteria  kelima  yang  tertulis  pada  Tabel  3 sebelumnya.
Tabel 4. Ketentuan Nilai Piagam Penghargaan Kode Tingkat Event Tingkat Juara Nilai Beregu Perorangan PP1 III 7,5 12,5 PP2 Kabupaten II 10 15 PP3 I 12,5 17,5 PP4 III 15 20 PP5 Provinsi II 17,5 22,5 PP6 I 20 25 PP7 III 22,5 27,5 PP8 Nasional II 25 30 PP9 I 27,5 32,5 PP0 Tidak ada Tidak ada 0 0

## 4. Hasil dan Pembahasan
Terdapat  10  orang  siswa  sebagai  kandidat  yang  akan  dicari  peringkat prioritas/peluang  untuk  perekrutan  calon  penerima  beasiswa  Gerbang Mentaya  seperti  yang  ditulis  pada  Tabel  5,  yang  diperoleh  dari  hasil pengecekkan kelengkapan persyaratan berkas pendaftaran dari para kandidat.
Tabel 5. Hasil Pengecekan Kelengkapan Persyaratan Beasiswa
NPM Nama Mahasiswa Hasil Pengecekan P1  P2  P3  P4  P5 P6 1257201001395  Erwinda Sri Ramadhani Y T L Y PP1B  B 1357201001463  Gt. Idris Said T Y L Y PP0 TB 1357201001587  Hanura Djoyo Diarjo Y T L Y PP4B  B 1457201001646  Nur Jennah T Y L Y PP4P B 1457201001663  Puput Nada Muslika Y Y L Y PP0 B 1557201001739  Bayu Nur Rohman Y T L Y PP0 B 1557201001741  Benny Setyawan Y Y L Y PP3B  B 1557201001743  Teddyanur Y Y L Y PP3P B 1557201001746  Ronny Effendi Y T L Y PP0 B 1557201001747  Aulia Ulfah Y Y L Y PP0 B
Keterangan: Y = Ya, T = Tidak, L = Lengkap, B = Benar, dan TB = Tidak Benar
Alur penyelesaian permasalahan pada penelitian ini terbagi menjadi dua tahap, yaitu  a)  Sub  4.1  menjelaskan  pemakaian  metode  AHP  untuk  menganalisis kelayakan perbandingan nilai antar kriteria sampai mendapatkan nilai Prioritas untuk  setiap  kriteria,  dan  b)  Sub  4.2  menjelaskan  pemakaian  metode Profile Matching untuk  mencari  nilai  setiap  kandidat  sebagai  solusi  perekrutan penerima beasiswa ini.
4.1 Analisis  Nilai  CR  dan  Mencari  Nilai  Prioritas  Kriteria-kriteria  dengan Metode AHP
Langkah-langkah untuk menganalisis nilai CR adalah sebagai berikut:
a. Menyusun Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria-kriteria  untuk  permasalahan  beasiswa  ini  dapat  diadakan perbandingan  tingkat  kepentingannya  seperti  nilai-nilai  bilangan  bulat yang tertulis pada Tabel 6.

## Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria  P1 P2 P3 P4 P5 P6 P1 1 9 3 9 9 5 P2 0,111111 1 5 7 7 5 P3 0,333333 0,2 1 3 3 3 P4 0,111111 0,1428571 0,333333 1 7 7 P5 0,111111 0,1428571 0,333333 0,142857 1 7 P6 0,2 0,2 0,333333 0,142857 0,142857 1 Jumlah 1,866667 10,685714 10 20,28571 27,14286 28

## b. Menyusun Matriks Nilai Kriteria
Matriks  Nilai  Kriteria  di  Tabel  7  dihasilkan  dari  Matriks  Perbandingan Berpasangan (Tabel 6) yaitu dengan cara nilai untuk setiap baris kriteria dibagi  dengan  nilai  Jumlah  untuk  setiap  kolom  kriteria.  Kolom  Jumlah pada  Tabel  7  merupakan  akumulasi  nilai  untuk  setiap  kolom  kriteria, yang  kemudian  dibagi  dengan  jumlah  (macam)  kriteria  permasalahan untuk mendapatkan nilai Prioritas pada Tabel 7.
Tabel 7. Matriks Nilai Kriteria
Kriteria P1 P2 P3 P4 P1 0,535714 0,842246 0,3 0,443662 P2 0,059524 0,0935829 0,5 0,34507 P3 0,178571 0,0187166 0,1 0,147887 P4 0,059524 0,013369 0,033333 0,049296 P5 0,059524 0,013369 0,033333 0,007042 P6 0,107143 0,0187166 0,033333 0,007042 Kriteria P5 P6 Jumlah Prioritas Urutan P1 0,331579 0,178571 2,631773 0,438629 1 P2 0,257895 0,178571 1,434643 0,239107 2 P3 0,110526 0,107143 0,662845 0,110474 4 P4 0,257895 0,25 0,663417 0,110569 3 P5 0,036842 0,25 0,40011 0,066685 5 P6 0,005263 0,035714 0,207212 0,034535 6
c. Menyusun Matriks Penjumlahan Per Baris
Matriks  Penjumlahan  Per  Baris  pada  Tabel  8  dapat  dibuat  dengan operasi perkalian antara data Matriks Perbandingan Berpasangan (Tabel 6) dan nilai Prioritas (Tabel 7). Data dari baris Jumlah di Tabel  6 tidak disertakan dalam operasi perkalian ini.
Tabel 8. Matriks Penjumlahan Per Baris
P1 P2 P3 P4 P5 P6 Jumlah Per Baris 0,43862877 2,151965  0,3314223 0,995125  0,600166  0,172677  4,68998369 0,04873653 0,239107  0,5523704 0,773986  0,466796  0,172677  2,253672862 0,14620959 0,047821  0,1104741 0,331708  0,200055  0,103606  0,939874911 0,04873653 0,034158  0,0368247 0,110569  0,466796  0,241748  0,93883228 0,04873653 0,034158  0,0368247 0,015796  0,066685  0,241748  0,443947989 0,087725754 0,047821  0,0368247 0,015796  0,009526  0,034535  0,232229377
d. Menyusun Bahan Hitungan CR
Bahan  hitungan untuk  mencari nilai  CR  menggunakan data Jumlah  Per Baris (Tabel 8) dan data nilai Prioritas (Tabel 7). Bahan hitungan untuk langkah ini disusun pada Tabel 9.
Tabel 9. Bahan Hitungan Consistency Ratio Kriteria Jumlah Per Baris Prioritas Hasil P1 4,68998369 0,438629 5,128612 P2 2,253672862 0,239107 2,49278 P3 0,939874911 0,110474 1,050349 P4 0,93883228 0,110569 1,049402 P5 0,443947989 0,066685 0,510633 P6 0,232229377 0,034535 0,266765 Jumlah 10,49854
e. Menghitung Kelayakan Perbandingan Antar Kriteria
Dalam permasalahan beasiswa ini terdapat 6 macam persyaratan/kriteria, maka  nilai  variabel  n  (Ukuran  Matrik)  adalah  6,  sehingga  nilai Index Random (IR) mengacu pada baris ke-6 pada Skala Nilai Random Indeks (Tabel 2), yaitu sebesar 1.24. Langkah-langkah untuk mendapatkan nilai Consistency  Ratio (CR)  dimulai  dengan  mencari  nilai  λ  maks  dan Consistency Index (CI) dengan perincian sebagai berikut:
λ maks = Hasil / n = 10,49854 / 6 = 1.749757.
CI = (λ maks - n) / n = (1.749757 – 6) / 6 = -0.70837.
CR = CI / IR = -0.70837 / 1.24 = -0.57127.
Karena  CR  memiliki  nilai  lebih  kecil  dari  0.1,  maka  tatanan  nilai-nilai perbandingan  tiap-tiap  derajat  kepentingan  di  Matriks  Perbandingan Berpasangan  dapat  diterima,  sehingga  tahap  pencarian  solusi  dapat dilakukan.

## 4.2 Pencarian solusi dengan Metode PM
Pencarian solusi dengan metode PM terdiri dari langkah-langkah berikut:
a. Menyusun  Penilaian  terhadap  Data  Hasil  Pengecekan  Kelengkapan Persyaratan Beasiswa
Pada  langkah  ini  dibuat  penilaian  terhadap  Hasil  Pengecekan Kelengkapan  Persyaratan  Beasiswa  (Tabel  5),  dan  hasil  penilaian  ini ditulis pada Tabel 10.
Tabel 10. Penilaian Terhadap Data Hasil Pengecekan Kelengkapan
Persyaratan Beasiswa NPM Nilai untuk Setiap Kriteria P1 P2 P3 P4 P5 P6 1257201001395 4 0 4 4 2 4 1357201001463 0 4 4 4 1 0 1357201001587 4 0 4 4 3 4 1457201001646 0 4 4 4 3 4

## Tabel 10. (Lanjutan)
NPM Nilai untuk Setiap Kriteria P1 P2 P3 P4 P5 P6 1457201001663 4 4 4 4 1 4 1557201001739 4 0 4 4 1 4 1557201001741 4 4 4 4 3 4 1557201001743 4 4 4 4 3 4 1557201001746 4 0 4 4 1 4 1557201001747 4 4 4 4 1 4
b. Mencari nilai Selisih/Gap untuk Setiap Kriteria
Data Selisih Gap (Tabel 11) disusun dari data pada Tabel 10 kemudian dikurangkan dengan nilai-nilai pengurang untuk tiap-tiap kriteria.
Tabel 11. Selisih/Gap untuk Setiap Kriteria
NPM Nilai untuk Setiap Kriteria P1 P2 P3 P4 P5 P6 1257201001395 4 0 4 4 2 4 1357201001463 0 4 4 4 1 0 1357201001587 4 0 4 4 3 4 1457201001646 0 4 4 4 3 4 1457201001663 4 4 4 4 1 4 1557201001739 4 0 4 4 1 4 1557201001741 4 4 4 4 3 4 1557201001743 4 4 4 4 3 4 1557201001746 4 0 4 4 1 4 1557201001747 4 4 4 4 1 4 Pengurang 4 4 4 4 5 4 NPM Hasil Selisih/Gap untuk Setiap Kriteria P1 P2 P3 P4 P5 P6 1257201001395 0 -4 0 0 -3 0 1357201001463 -4 0 0 0 -4 -4 1357201001587 0 -4 0 0 -2 0 1457201001646 -4 0 0 0 -2 0 1457201001663 0 0 0 0 -4 0 1557201001739 0 -4 0 0 -4 0 1557201001741 0 0 0 0 -2 0 1557201001743 0 0 0 0 -2 0 1557201001746 0 -4 0 0 -4 0 1557201001747 0 0 0 0 -4 0
c. Memberi Bobot Nilai untuk Tiap-tiap Selisih/Gap
Hasil dari langkah b kemudian diberi bobot nilai berdasarkan data Bobot Nilai Gap (Gambar 2). Pemberian bobot nilai untuk tiap-tiap selisih/gap para kandidat ini ditulis pada Tabel 12.

## Tabel 12. Bobot Nilai Gap untuk Setiap Kriteria
NPM Bobot Nilai untuk Selisih/Gap untuk Tiap Kriteria P1 P2 P3 P4 P5 P6 1257201001395 5 1 5 5 2 5 1357201001463 1 5 5 5 1 1 1357201001587 5 1 5 5 3 5 1457201001646 1 5 5 5 3 5 1457201001663 5 5 5 5 1 5 1557201001739 5 1 5 5 1 5 1557201001741 5 5 5 5 3 5 1557201001743 5 5 5 5 3 5 1557201001746 5 1 5 5 1 5 1557201001747 5 5 5 5 1 5

## d. Mencari Nilai CF dan Nilai SF
Dengan  melihat  urutan descending nilai  Prioritas  tiap-tiap  kriteria  di Matriks  Nilai  Kriteria  (Tabel  7),  maka  kelompok  CF  meliputi  kriteria P1,  P2,  dan  P4,  sedangkan  kelompok  SF  meliputi  kriteria  P3,  P5,  dan P6. Dengan bobot nilai yang diperoleh dari langkah b dapat dicari rata- rata nilai CF dan rata-rata nilai SF di Tabel 13.
Tabel 13. Nilai CF dan Nilai SF para Kandidat
NPM Rata2 CF Rata2 SF (P1 + P2 + P4) / 3 (P3 + P5 + P6) / 3 1257201001395 3,666666667 4 1357201001463 3,666666667 2,333333333 1357201001587 3,666666667 4,333333333 1457201001646 3,666666667 4,333333333 1457201001663 5 3,666666667 1557201001739 3,666666667 3,666666667 1557201001741 5 4,333333333 1557201001743 5 4,333333333 1557201001746 3,666666667 3,666666667 1557201001747 5 3,666666667
e. Mencari Nilai untuk Tiap-tiap Kandidat
Karena  CF  dan  SF  terdiri  dari  lebih  dari  satu  kriteria,  maka  bobot  CF dan  bobot  SF  dihitung  dari  rata-rata  Prioritas  dari  masing-masing kriteria yang telah ditulis pada Matriks Nilai Kriteria dari metode AHP (Tabel  7).  Bobot  CF  dan  bobot  SF  dapat  dihitung  dengan  perincian  di bawah ini.
Bobot CF = (0,438629 + 0,239107 + 0,110569) / 3 = 0.262768475. Bobot SF = (0,110474 + 0,066685 + 0,034535) / 3 = 0.070564859.
Hasil penilaian untuk setiap kandidat  yang ditulis pada  Tabel 14  dapat dihitung dengan rumus pada Persamaan 7:
Nilai responden(i) = Rata-rata CF(i) * Bobot CF + Rata-rata SF(i) * Bobot SF.......... (7)
Tabel  14  memuat  informasi  keputusan  sementara  perekrutan  dari  sisi hasil penilaian tiap-tiap kandidat.
Tabel 14. Keputusan Sementara Berdasarkan Penilaian
NPM Nilai Keputusan Sementara 1257201001395  1,245743842 Tidak diusulkan 1357201001463  1,128135744 Tidak diusulkan 1357201001587  1,269265461 Tidak diusulkan 1457201001646  1,269265461 Tidak diusulkan 1457201001663  1,572580189 Diusulkan 1557201001739  1,222222222 Tidak diusulkan 1557201001741  1,619623428 Diusulkan 1557201001743  1,619623428 Diusulkan 1557201001746  1,222222222 Tidak diusulkan 1557201001747  1,572580189 Diusulkan
Dengan  data  Nilai  di  Tabel  14  dapat  diperoleh  rata-rata  nilai  sebesar 1,374126  sebagai  nilai  minimal  yang  dapat  diusulkan  menerima beasiswa, dari sisi hasil penilaian.
Berdasarkan  status  warga  tetap  kabupaten  dan  status  tidak  sedang memerima beasiswa dari pihak lain sebagai kriteria permasalahan (Tabel 3),  terdapat  dua  buah  keputusan  sementara  untuk  tiap-tiap  kandidat seperti yang ditulis pada Tabel 15.
Tabel 15. Keputusan Sementara Berdasarkan Status Kependudukan dan Tidak Menerima Beasiswa Dari Pihak Lain
NPM Keputusan Sementara Status Penduduk Tidak Menerima Beasiswa dari Pihak Lain 1257201001395 Diusulkan Diusulkan 1257201001395 Diusulkan Diusulkan 1357201001463 Tidak diusulkan Tidak diusulkan 1357201001587 Diusulkan Diusulkan 1457201001646 Tidak diusulkan Diusulkan 1457201001663 Diusulkan Diusulkan 1557201001739 Diusulkan Diusulkan 1557201001741 Diusulkan Diusulkan 1557201001743 Diusulkan Diusulkan 1557201001746 Diusulkan Diusulkan 1557201001747 Diusulkan Diusulkan
f.
g. Solusi Akhir
Berdasarkan data keputusan sementara di Tabel 14 dan Tabel 15, maka solusi  akhir  dapat  diperoleh  dengan  melibatkan  operasi  logika AND untuk  dapat  menemukan  para  kandidat  yang  benar-benar  layak diusulkan  menerima  Beasiswa  Gerbang  Mentaya.  Solusi  akhir  dari permasalahan beasiswa ini dapat diperinci pada Tabel 16.
Tabel 16. Solusi Akhir NIM Penilaian untuk Keputusan Sementara Nilai Status Warga  Tidak Menerima Beasiswa dari Pihak Lain 1257201001395 0 1 1 1357201001463 0 0 0 1357201001587 0 1 1 1457201001646 0 0 1 1457201001663 1 1 1 1557201001739 0 1 1 1557201001741 1 1 1 1557201001743 1 1 1 1557201001746 0 1 1 1557201001747 1 1 1 NIM Solusi Akhir Arti Solusi 1257201001395 0 Tidak diusulkan 1357201001463 0 Tidak diusulkan 1357201001587 0 Tidak diusulkan 1457201001646 0 Tidak diusulkan 1457201001663 1 Diusulkan 1557201001739 0 Tidak diusulkan 1557201001741 1 Diusulkan 1557201001743 1 Diusulkan 1557201001746 0 Tidak diusulkan 1557201001747 1 Diusulkan
Jadi,  diperoleh  empat  mahasiswa  yang  layak  diusulkan  menerima Beasiswa Gerbang Mentaya, yaitu dengan NIM 1457201001663 (Puput Nada  Muslika),  1557201001741  (Benny  Setyawan),  1557201001743 (Teddyanur), dan 1557201001747 (Aulia Ulfah).
5. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat dibuat oleh peneliti setelah selesai melakukan analisis pada kasus perekrutan calon penerima Beasiswa Gerbang Mentaya ini adalah:
a. Metode  AHP  dan  metode  PM  dapat  digabungkan  untuk  menyelesaikan permasalahan  pada  penelitian  ini,  yaitu  metode  AHP dipakai  pada  tahap analisis  terhadap  kelayakan  perbandingan  nilai-nilai  derajat  kepentingan setiap  kriteria  sebelum  tahap  pencarian  solusi  dapat  dilakukan.  Jika analisis ini dapat diterima, berarti tatanan nilai-nilai perbandingan derajat kepentingan  setiap  kriteria  sudah  bagus,  hal  ini  ditandai dengan  nilai CR harus lebih kecil dari 0.1. Metode AHP juga dapat dipakai untuk mencari
nilai  Prioritas  tiap-tiap  kriteria  pada  Matriks  Nilai  Kriteria  AHP,  yang kemudian dipakai oleh metode PM sebagai acuan untuk mengelompokkan kriteria-kriteria  ke  dalam  kelompok  CF  dan  keompok  SF.  Tak  kalah penting untuk diperhatikan adalah pemberian Beasiswa Gerbang Mentaya ini  memang  khusus  diberikan  kepada  para  calon  penerima  yang  benar- benar  menjadi  penduduk  tetap  kabupaten  yang  tidak  sedang  menerima beasiswa  dari  pihak  lain.  Untuk  itu  pada  langkah  akhir  tahap  pencarian solusi  dapat  ditambahkan  sebuah  langkah  untuk  mengeliminasi  para kandidat  yang  tidak  memenuhi  dua  persyaratan  ini,  dan  hal  ini  dapat dikerjakan  dengan  suatu  operasi  logika  untuk  mengolah  hasil  penilaian para kandidat, status kependudukan para kandidat, dan status tidak sedang menerima beasiswa dari pihak lain.
b. Tingkat  akurasi  perhitungan  melalui  keluaran  program  maupun  melalui pemberian formula Microsoft Excel sama-sama memberi hasil akurat, dan berbeda  dengan  keluaran  yang  didapat  dengan  perhitungan  di  atas  kertas yang  memiliki  kesempatan  salah  tulis  ketika  menyalin  ulang  hasil perhitungan dari kalkulator.
6. Daftar Pustaka
[1] Jogianto,  H.M.,  1993,  Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi: Pendekatan Terstruktur, Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis, Edisi I, Andi Offset, Yogyakarta.
[2] Turban,  Efraim;  Aronson,  Jay  E.;  Liang,  Ting-Peng,  2005,  Decision Support  Systems  and  Intelligent  Systems-7th  Ed  Jilid  1,  Andi  Offset, Yogyakarta.
[3] Wahid,  Fathul,  2005,  Kamus  Istilah  Teknologi  Informasi,  Andi  Offset, Yogyakarta.
[4] Sasongko,  Aji;  Astuti,  Indah  Fitri;  Maharani,  Septya,  2017,  Pemilihan Karyawan  Baru  dengan  Metode  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process), Jurnal Informatika Mulawarman, Vol. 12, No. 2 September 2017.
[5] Kusrini, 2007, Konsep dan Sistem Pendukung Keputusan, Andi Offset, Yogyakarta.
[6] Astradanta,  Made;  Wirawan,  I  Made  Agus;  Arthana,  I  Ketut  Resika, 2016,  Pengembangan  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Tempat Kuliner  Dengan  Menggunakan  Metode  AHP  Dan  SAW  Studi  Kasus  : Kecamatan  Buleleng,  Jurusan  Pendidikan  Teknik  Informatika, Universitas Pendidikan Ganesha.
[7] Puspitasari, T.D; Sari, E.O; Destarianto, P; H Y Riskiawan, H.Y, 2017, Decision  Support  System  for  Determining  Scholarship  Selection  using an  Analytical  Hierarchy  Process,  International  Joint  Conference  on Science and Technology (IJCST), IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 953 (2018) 012119, doi :10.1088/1742-6596/953/1/012119.
[8] Sambani,  Egi  Badar;  Mulyana,  Dadang;  Maulana,  Irfan,  2016,  Sistem Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerimaan  Pengajar  Menggunakan
Metode  Profile  Matching  (Studi  Kasus  pada  ELTI  Gramedia Tasikmalaya), Journal of Applied Intelligent System, Vol. 1, No. 2, Juni 2016.
[9] Khotijah,  Siti;  Marlina,  Dwi;  Driyani,  Dewi,  2017,  Pemilihan  Taman Kanak-kanak  di  Wilayah  Jagakarsa  dengan  Profile  Matching,  Ikraith- Informatika, Vol. 1, No. 2, November 2017.
[10] Moedjiono; Kurnianda, Nia Rahma; Kusdaryono, Aries, 2016, Decision Support  Model  for  User  Submission  Approval  Energy  Partners Candidate  Using  Profile  Matching  Method  and  Analytical  Hierarchy Process,  Scientific  Journal  of  Informatics,  Vol.  3,  No.  2,  November 2016.
[11] Sahureka, Abraham Obeth Petrus, 2017, Decision Support System in the Placement  of  Electronic  Officer  of  Indonesian  Navy  with  Profile Matching  Method,  International  Journal  of  Engineering  Research  & Technology (IJERT), Vol. 6 Issue 01.
[12] Elmayati,  2016,  Aplikasi  Sistem  Informasi  Pengajuan  Beasiswa Berbasis  Web  pada  Sekolah  Tinggi  Manajemen  dan  Ilmu  Komputer Musi Rawas (STMIK-MURA) Kota Lubuklinggau, JUSIM, Vol 1 No.1, Desember 2016.
[13] Nugroho,  Deni  Kurnianto,  2018,  Pengembangan  dan  Analisis  Kualitas Sistem Pendukung Keputusan sebagai Aplikasi Rekomendasi Pemilihan Beasiswa  di  Perguruan  Tinggi,  Skripsi,  Fakultas  Teknik,  Universitas Negeri Yogyakarta.
[14] TNP2K, 2015, Penetapan Solusi Masalah Kepesertaan dan
Pemutakhiran Data Penerima KPS. Jakarta.
1. Nama : 1 Lukman Bachtiar, 2 Kusrini 2. Judul : Analisis Pemilihan Calon Penerima Beasiswa Daerah dengan Metode Analytical Hierarchy Process dan Profile Matching 3. Deskripsi Diri : 1 Mahasiswa Pascasarjana Teknik Informatika Universitas AMIKOM
Yogyakarta.
2 Dosen Pembimbing Tesis. Direktur Pascasarjana Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta
Catatan : Ukuran Foto 3x4 Latar Belakang Biru menggunakan Jas Almamater menggunakan dasi.