Vol. 4, No. 3 Juni 2015                                                                                     ISSN 2088-2130

## PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA MENGGUNAKAN
METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS( FAHP ) DAN

## ORESTE
(STUDI KASUS: Universitas Trunojoyo Madura) Ayu wulandari 1 , Rika Yunitarini 2 , Andharini Dwi Cahyani 3
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang, PO BOX 2, Kamal, Bangkalan - 69162
E-mail : 1 ayuwulandari0392@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  lembaga  pendidikan  khususnya  Universitas  banyak  sekali  menawarkan  beasiswa  kepada mahasiswa,  terutama  bagi  mahasiswa  yang  sedang  aktif  kuliah,  beasiswa  yang  ditawarkan diantaranya  beasiswa  PPA  dan  BBM.  Untuk  memilih  penerima  yang  benar-benar  layak mendapatkan beasiswa maka terdapat beberapa kriteria untuk proses seleksi yang akan dibobotkan menggunakan metode FAHP yaitu Indeks Prestasi Kumulatif, jumlah semester, penghasilan orang tua  per  bulan,  jumlah  tanggungan  keluarga,  daya  listrik  rumah,  dan  pekerjaan  orang  tua. Sedangkan untuk proses perangkingan data pendaftar beasiswa digunakan metode Oreste. Metode fuzzy AHP digunakan  karena  dapat  menyederhanakan kompleksitas dan  mengakomodir  pendapat dan  subjektifitas  dari  penilaian  yang  berbeda  dan  menerjemahkan  pendapat  Manusia  yang memiliki  ketidakpastian  dalam  melakukan  pembobotan  nilai(Chang,  1996).  Sedangkan  Oreste digunakan untuk kondisi dimana sekumpulan alternatif akan diurutkan berdasarkan kriteria sesuai dengan  tingkat  kepentingannya.  Kemudian  data  Hasil  seleksi  penerima  beasiswa  yang  dilakukan oleh sistem dibandingkan dengan data penerima asli/riil dengan cara  mencari total data penerima yang sama pada data penerima beasiswa riil dan data penerima pada masing-masing fakultas yang terdapat  di  Universitas  Trunojoyo  Madura  yaitu  Fakultas  Teknik,  Fakultas  Ekonomi,  Fakultas Pertanian  dan  Fakultas  Hukum.  Secara  keseluruhan  dapat  dikatakan  bahwa  hasil  akurasi menggunakan  sistem  penyeleksian  beasiswa  menggunakan  metode  FAHP  dan  Oreste  sebesar 74.9%.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Beasiswa, FAHP, Oreste.

## ABSTRACT
In educational institutions, especially the University of innumerable offer scholarships to students, especially for students who are active in college, scholarships offered them scholarships PPA and BBM.  To  select  recipients  who  really  deserve  a  scholarship  then  there  are  some  criteria  for  the selection  process  will  be  weighted  using  FAHP  method  is  GPA,  number  of  semesters,  parents income  per  month,  number  of  dependents,  power  house,  and  the  work  of  parents.  As  for  the process of ranking the registrant data is also used method of Oreste. Fuzzy AHP method is used because  it  can  simplify  the  complexity  and  subjectivity  of  opinion  and  accommodate  different assessments and translate human opinion that has uncertainty in doing weighting value (Chang, 1996). While Oreste used to the conditions in which a set of alternatives will be sorted based on the  criteria  according  to  their  importance.  Then  the  data results  grantee  selection  performed  by the  system  as  compared  to  the  original  recipient  data  /  real  by  looking  for  the  same  total  data receiver to the data of real scholarship recipient and recipient data on each faculty contained in Trunojoyo  University  the  Faculty  of  Engineering,  Faculty of  Economics  ,  Faculty  of  Agriculture and Faculty of Law. Overall it can be said that the accuracy of the results of the screening system using scholarships using FAHP method and Oreste at 74.9%.
Keywords: Decision Support Systems, Scholarship, FAHP, Oreste.

## PENDAHULUAN
Pada lembaga pendidikan khususnya Universitas  banyak  sekali  menawarkan beasiswa  kepada  mahasiswa,  terutama bagi  mahasiswa  yang  sedang  aktif kuliah,  tidak  sedang  cuti,  dan  lain-lain. Pemberian  beasiswa  bertujuan  untuk membantu  mahasiswa  yang  kurang mampu ataupun mahasiswa yang berprestasi  selama  menempuh  studinya. Universitas Trunojoyo madura memiliki beberapa program beasiswa, diantaranya beasiswa  PPA  (Peningkatan  Prestasi Akademik) dan beasiswa BBM(Bantuan Belajar Mahasiswa). Untuk mendapatkan beasiswa tersebut mahasiswa  diwajibkan  menyerahkan persyaratan khusus yang telah ditentukan  sebagai  bahan  pertimbangan untuk  uji  kriteria  dan  seleksi  beasiswa.
Namun  pada  kenyataannya  tidak  sedikit beasiswa  yang  diberikan  tidak  tepat sasaran.  dapat  dikatakan  bahwa  sistem beasiswa  ini  belum  dapat  membantu dalam pengambilan keputusan mahasiswa yang memang berhak menerima beasiswa ini. Metode FAHP digunakan  untuk menentukan  bobot  kriteria    berdasarkan syarat  dan  ketentuan  yang  dikeluarkan Universitas Trunojoyo Madura. Selanjutnya bobot dari FAHP digunakan  pada  metode Oreste untuk pengambilan keputusan dengan memberikan  peringkat  kriteria  sesuai dengan kepentingan mereka. Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui skala nilai kepentingan pada kriteria penerimaan beasiswa Universitas  Trunojoyo  Madura  dan membuat  dan  menerapkan  sistem pendukung keputusan penentuan penerima beasiswa, melakukan pembobotan  terhadap  kriteria-kriteria yang  telah  ditentukan,  melakukan perangkingan, menyeleksi calon penerima beasiswa serta mengumumkan hasil  seleksi  beasiswa.  Kriteria  yang digunakan  dalam  seleksi  seleksi  data calon penerima beasiswa PPA dan BBM adalah:
a. ipk
b. semester
c. penghasilan orang tua d. jumlah tanggungan keluarga
e. daya listrik rumah
f. pekerjaan orang tua

## METODE
1. FAHP a. Logika fuzzy Untuk menafsirkan penalaran, pertimbangan manusia, mereprentasikannya dengan memberikan interval keputusan dengan nilai yang tepat pada pengambilan keputusan maka digunakanlah menggunakan reprentasi  kurva  segitiga  atau TFN dalam  memutuskan  prioritas  dari variabel  satu  keputusan  pada Fuzzy
AHP . Metode FAHP menitik beratkan  pada  fuzzifikasi  nilai  pada matrik  perbandingan  berpasangan fuzzy yang sebelumya berupa bilangan  klasik  pada AHP yang direprentasikan dalam bentuk Triangullar Fuzzy Number . Beberapa alasan orang menggunakan logika fuzzy  karena 1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. 2. Konsep matematis yang mendasari  penalaran  fuzzy  sangat sederhana dan mudah dimengerti,
3. Logika fuzzy sangat fleksibel,
4. Logika  fuzzy memiliki  toleransi terhadap  data-data  yang  tidak tepat,
5. Logika fuzzy mampu  memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks,
6. Logika    fuzzy dapat  membangun dan mengaplikasikan pengalaman- pengalaman pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan,
7. Logika  fuzzy dapat  bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional , dan
8. Logika  fuzzy didasarkan  pada bahasa alami[1].
b. Definisi FAHP
Metode FAHP menitik beratkan pada  fuzzifikasi  nilai  pada  matrik
perbandingan berpasangan fuzzy yang  sebelumya  berupa  bilangan klasik pada AHP yang direprentasikan  dalam Triangullar Fuzzy Number .
Tujuan  mendapatkan  nilai fuzzy synthetic extent adalah menilai tujuan matriks perbandingan dengan menilai bobot   setiap  kriteria  terhadap  tujuan utama  dari  hirarki.  Analisa fuzzy synthetic  extent menggunakan  metode diperkenalkan  oleh  Chang  dengan menentukan  nilai  sintesis fuzzy
sehingga  mendapatkan  vektor  bobot setiap elemen hirarki. Metode extent analysis Chang  yang  diperkenalkan dan diaplikasikan Hanien[1] digunakan  untuk  nilai  sintesis  pada perbandingan berpasangan pada fuzzy AHP .  Nilai fuzzy  synthetic  extent dipakai  untuk  memperoleh  perluasan suatu objek.
c. Nilai Fuzzy Synthetic Extent
Penggunaan FAHP diperkenalkan  oleh  Hanien[1]  untuk memperoleh  perluasan  suatu  objek. Oleh  karena  itu  didapatkan  nilai  m nilai  perluasan  suatu  objek  yang dapat ditunjukkan sebagai berikut: , 𝑚 𝑛 𝑚 𝑛 (             𝑚)
adalah
bilangan triangular  fuzzy. Langkah- langkah dari perluasan analisa Chang yang dilakukan oleh Hanien[1] yaitu :
1. Nilai  fuzzy synthetic  extent
untuk  i-objek  didefinisikan  pada persamaan [1]. ∑ 𝑚 [∑ ∑ 𝑚 𝑛 ] [1] Untuk  memperoleh ,  maka dilakukan  operasi  penjumlahan  nilai fuzzy extent analysis m untuk matriks sebagian dimana menggunakan operasi  penjumlahan  pada  tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris yang didefinisikan pada persamaan[2].
∑ M gi j 𝑚 (∑ l j m j ∑ m j m j ∑ u j m j )     ∑ M cl [2] i =1,2,…, n dimana:
M =  bilangan  triangular  fuzzy number m = jumlah kriteria j = kolom i = baris g = parameter ( l, m, u ) Sedangkan  untuk  memperoleh  nilai
[∑ ∑ 𝑚 𝑛 ] d ilakukan operasi penjumlahan untuk keseluruhan bilangan triangular fuzzy ( j = 1, 2, …, m ) dalam  matriks  keputusan  ( n  x m )[3] [∑ ∑ 𝑚 𝑛 ] [∑ ∑ 𝑙 ∑ ∑ 𝑚 𝑛 𝑛 ∑ ∑ 𝑢 𝑛 𝑛 𝑛 𝑛 ]
[3]
Sehingga  untuk  menghitung  invers dari persamaan[3]
[∑ ∑ 𝑚 𝑛 ] ( ∑ 𝑢 𝑛 −1 ∑ 𝑚 𝑛 −1 ∑ 𝑙 𝑛 −1 ) [4]
2. Perbandingan tingkat kemungkianan antara bilangan fuzzy Perbandingan tingkat kemungkinan ini digunakan untuk nilai bobot  pada  masing-masing  kriteria.
Untuk  dua  bilangan  triangular  fuzzy (𝑙 𝑚 𝑢 ) dan 𝑙 𝑚 𝑢
dengan  tingkat  kemungkinan ( > ) dapat didefinisikan pada persamaan[5]
𝑉( ≥ ) 𝑠𝑢𝑝[min(𝜇 𝑀1 (𝑥)  𝜇 𝑀2 (𝑦))] [5] Tingkat  kemungkinan  untuk  bilangan fuzzy konveks dapat diperoleh dengan persamaan[6] 𝑉( ≥
) =
{ 𝑘𝑎 𝑚2≥𝑚1 0                                 𝑘𝑎 𝑙1≥𝑢2 𝑙1−𝑢2                𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘𝑜𝑛𝑑 𝑠  𝑙𝑎 𝑛 (𝑚2 𝑢2) (𝑚1 𝑙1) [6] 3. Tingkat kemungkinan untuk
bilangan fuzzy  convexM lebih  baik dibandingkan  sejumlah k bilangan fuzzy  convex (              𝑘) dapat ditentukan dengan menggunakan operasi max dan min pada persamaan[7] 𝑉(  ≥ 𝑘 ) 𝑉[(  ≥ )  𝑛( ≥ ) 𝑛        𝑛(  ≥ 𝑘 )]
= min 𝑉(  ≥ ) [7] Dengan 3      𝑘.
Jika  diasumsikan  bahwa ′(𝐴 ) min 𝑉( ≥ 𝑘 ) untuk 𝑘             𝑛; 𝑘 ≠ Maka vektor bobot didefinisikan[8]
𝑊 ′ ( ′ (𝐴 ) ′ (𝐴 ) ′ (𝐴 𝑛 )) 𝑇
[8]
Dimana 𝐴 (              𝑛) adalah n elemen  dan ′(𝐴 ) adalah  nilai  yang menggambarkan pilihan relatif masing-masing atribut keputusan. 4. Normalisasi Jika  vektor  bobot  tersebut  di  atas dinormalisasi  maka  akan  diperoleh definisi vektor bobot seperti persamaan[9] 𝑊   ( (𝐴 )   (𝐴 )     (𝐴 𝑛 )) 𝑇 [9]
Perumusan normalisasinya adalah[10]
(𝐴 𝑛 ) 𝑑′(𝐴𝑛) ∑ 𝑑′(𝐴𝑛) 𝑛 =1 [10]
Normalisasi  bobot  ini  akan dilakukan  agar  nilai  dalam  vektor diperbolehkan  menjadi  analog  bobot dan  terdiri  dari  bilangan  yang  non- fuzzy.

## 2. ORESTE
Metode  Oreste,  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Roubens  (1982).
Oreste memungkinkan untuk peringkat  percobaan  dalam  perintah lengkap  atau  dalam  urutan  parsial dengan mempertimbangkan incomparability. Metode Oreste merupakan  metode  dalam  sistem pendukung  keputusan  yang  mampu mengolah  data  ordinal  atau  data  yang berbentuk  peringkat  yang  sulit  diolah dengan  metode  lain.  Metode  Oreste sudah  di  implementasikan  ke  dalam aplikasi Sanna yang dapat menghasilkan  peringkat  dari  beberapa alternatif  dari  yang  terbaik  sampai yang  terjelek.  Tujuan  dari  metode  ini adalah  untuk  menemukan  struktur preferensi global seperangkat alternative  A,  yang  mencerminkan evaluasi  alternatif  pada  setiap  kriteria dan  preferensi  antara  kriteria.  Oreste hanya  memperhitungkan  peringkat
alternatif  dan  kriteria,  yang  sangat cocok untuk dipergunakan memecahkan masalah yang berhubungan  dengan  data  ordinal. Metode ini tidak memerlukan kuantifikasi  bobot  kriteria  ataupun alternatif nilai kinerja, hanya peringkat urut  mereka  saja.  Oreste  menurut Pastijn dan Leysen merupakan metode yang  dibangun  sesuai  untuk  kondisi dimana  sekumpulan  alternatif  akan diurutkan  berdasarkan  kriteria  sesuai dengan  tingkat  kepentingannya.  Salah satu  proses  dalam  metode  Oreste adalah  Besson-rank,  adapun  Besson- rank tersebut adalah proses pemberian ranking  untuk  sejumlah  kriteria  atau alternatif berdasarkan tingkat kepentingannya. a Tahapan-tahapan Oreste 1.  Jadikan  Dalam  Bentuk Ordinal (Besson – Rank)
Jika  ada  nilai  yang  sama,  maka rangkingnya  dicari  rata-ratanya.  Dari hasil  tersebut,  urutkan  dari  besar  ke kecil.  Rangking  nilai  alternatif  dari kriteria  terbesar  diberi  nilai  1,  dan untuk  nilai  selanjutnya  di  urutkan berdasarkan nilai yang menjadi urutan selanjutnya.
2. Mencari Distance Score Mencari Distance  Score dengan cara  menghitung  setiap  pasangan alternatif-kriteria sebagai nilai "jarak"  untuk  posisi  yang  ideal  dan ditempati  oleh  alternatif  terbaik  untuk kriteria yang paling penting
menggunakan rumus: D(a, )= [ cj cj ( ) ]
(1) DDD
Keterangan: D ( cj , a ) = Distance Score rcj = Besson – rank kriteria j rcj  (  a  )  = Besson  –  rank alternatif dalam kriteria j R = Koefisien ( default = 3 )
3.    Buatlah  Hasil Distance  Rank menjadi Global Rank
Yaitu  dengan  mengurutkan  hasil dari Distance  Rank dalam  bentuk Ascending (kecil ke besar) 4. Penjumlahan Global Rank
Jumlahkan  semua  alternatif  dalam kriteria  dalam  satu  baris  pada  setiap kolom (yang sering dipanggil Summary ). 5. Didapatkanlah hasil akhir (Ascending) Hasil Summary pada Global  Rank hasilnya  di  urutkan.  Data  dengan  nilai
Summary terkecil  merupakan  data prioritas utama(peringkat pertama).

## 3. METODE PENELITIAN
a. Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa Universitas Trunojoyo Madura.  Dalam  penelitian  ini  sampel yang  digunakan  adalah  data  mahasiswa pendaftar beasiswa dan penerima
beasiswa tingkat Universitas pada empat Fakultas  yang  ada  di  Universitas
Trunojoyo  Madura  selama  1  periode yaitu periode 2012 tahun ajaran ganjil.
b. Penyusunan Hirarki Beberapa faktor penentu keputusan pemilihan mahasiswa penerima beasiswa di Universitas Trunojoyo  Madura  menggunakan  6 kriteria utama sebagai berikut:
a. Indeks Prestasi Kumulatif(IPK)
b. Jumlah Semester
c. Penghasilan Orang Tua per Bulan
d. Jumlah Tanggungan Keluarga
e. Daya listrik Rumah
f. Pekerjaan Orang tua
c. Analisis Dan Perancangan
Langkah-langkah  dalam  melakukan penelitian ini adalah:
1. Mendefinisikan dan menguraikan masalah yaitu faktor-faktor yang menjadi prioritas dalam penentuan pemilihan mahasiswa penerima beasiswa pada Universitas Trunojoyo Madura.
2. Melakukan survei pada setiap fakultas untuk menentukan kriteria pemilihan mahasiswa penerima beasiswa PPA dan BBM, dan untuk menentukan nilai perbandingan berpasangan antar kriteria. Kriteria utama dalam pemilihan mahasiswa penerima beasiswa PPA dan BBM diambil enam kriteria utama yaitu Indeks Prestasi Kumulatif(IPK),
Jumlah Semester, Penghasilan Orang Tua per Bulan, Jumlah Tanggungan keluarga, Daya Listrik Rumah, dan pekerjaan Orang Tua.
3. Pengambilan data mahasiswa pendaftar beasiswa dan Penerima Beasiswa PPA BBM dilakukan di tingkat fakultas selama satu periode. 4. Melakukan Pembobotan kriteria menggunakan metode FAHP. 5. Melakukan Perangkingan data mahasiswa calon penerima beasiswa
menggunakan metode Oreste.
6. Membandingkan data asli penerima beasiswa dengan data hasil uji coba menggunakan sistem.
7. Didapat prosentase tingkat keakuratan sistem terhadap studi kasus yang di teliti.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Implementasi
Implementasi  sistem  pendukung keputusan dilakukan dengan menggunakan  masukan-masukan  dari user,  kemudian  dimodelkan  dengan metode  FAHP  dan  Oreste  yang melibatkan modul-modul dengan menggunakan  script  PHP,  Jquery, MySql dan AJAX. b. Pengujian Sistem Pengujian sistem penentuan penerima  beasiswa  digunakan  untuk memudahkan  admin  BAAKPSI  dan
Fakultas  dalam  melakukan  proses penyeleksian  beasiswa  PPA  dan  BBM untuk  mendapatkan  mahasiswa  yang benar-benar layak mendapatkan
beasiswa di tingkat universitas. Pengujian dilakukan menggunakan data pendaftar beasiswa PPA dan BBM dari empat  fakultas  yaitu  fakultas  Teknik, Fakultas  Ekonomi,  fakultas  Hukum, dan  fakultas  pertanian.  Data  pendaftar dan  penerima  PPA  dan  BBM  yang dilakukan  manual  oleh  pihak  dari masing-masing fakultas dan data penerima  menggunakan  seleksi  sistem beasiswa  pada  empat  fakultas  di Universitas Trunojoyo Madura, kriteria yang  digunakan  yaitu  Indeks  Prestasi Kumulatif(IPK), Jumlah Semester,
Penghasilan  Orang  Tua  per  Bulan,
Jumlah  Tanggungan  keluarga,  Daya Listrik  Rumah,  dan  pekerjaan  Orang Tua  dimana  nantinya  kriteria  ini  akan dibobotkan terlebih dahulu menggunakan  metode  FAHP.  Langkah terpenting adalah admin(Pembantu dekan  III)  dari  setiap  fakultas  akan menginputkan nilai kepentingan kriteria  beasiswa  PPA  dan  BBM dengan  memperbandingakan  kriteria satu  dengan  kriteria  lainnya  seperti pada  contoh  yang  terdapat  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 1. Contoh perbandingan antar kriteria.

## KRITERIA  IPK  SMT  GJ  TGG  LIS  PKJ
IPK 1 1 3 3 3 3 SMT 1 1 5 5 5 5 GJ 0,3 0,2 1 5 5 5 TGG 0,3 0,2 0,2 1 5 5 LIS 0,3 0,2 0,2 0,2 1 5 PKJ 0,3 0,2 0,2 0,2 0,2 1 Setelah kriteria diproses menggunakan FAHP, kriteria IPK merupakan kriteria dengan bobot terbesar  artinya  IPK  merupakan  kriteria terpenting pada proses seleksi sistem ini. Kemudian Jumlah Semester Penghasilan Orang Tua per Bulan, Jumlah Tanggungan  keluarga,  Daya  Listrik Rumah, dan pekerjaan Orang Tua. Hasil  dari  proses  pembobotan  ini kemudian  di  urutkan/  dirangking  dan kemudian  diintegrasikan  menggunakan metode Oreste untuk proses perangkingan  data  mahasiswa  pendaftra beasiswa pada proses seleksi penerimaan beasiswa.
Analisa untuk  membandingkan data penerima  beasiswa  yang  dilakukan dengan  data  penerima  asli/riil  yaitu dengan  mencari  total  data  penerima yang sama pada data penerima beasiswa riil dan data penerima  pada hasil seleksi sistem  pada  masing-masing  fakultas  di empat  fakultas  yang  ada  di  Universitas trunojoyo Madura menggunakan rumus:
data penerima beasiswa PPA BBM
yang sama pada data penerima beasiswa riil dan data penerima pada hasil seleksi sistem
data penerima beasiswa PPA BBM dari fakultas
Berikut  adalah  table  hasil  akurasi perbandingan data
penerima menggunakan  seleksi  sistem  beasiswa dengan data penerima asli pada masing- masing fakultas.
Tabel  2.  Data  Akurasi  system  seleksi penerimaan  beasiswa  dengan  metode  FAHP
dan Oreste Fak Penerima Ppa Bbm Hasil Seleksi Sistem Penerima Ppa Bbm Asli/Riil Akurasi Teknik 56 data 125 data 44,8% Ekonomi 132 data 135 data 97,8% Pertanian 90 data 120 data 75% Hukum 82 data 100 data 82% Setelah dilakukan perbandingan untuk  mendapatkan  akurasi  pada  setiap seleksi beasiswa tingkat fakultas, didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  44.8% untuk  fakultas  Teknik,  97.83%  fakultas Ekonomi,  75%  fakultas  Pertanian,  dan fakultas  Hukum  sebesar  82%.  Secara keseluruhan dapat dikatakan bahwa hasil akurasi  menggunakan  seleksi  sistem beasiswa adalah  sebesar 74.9%.

## SIMPULAN
Dari hasil pengujian diperoleh kesimpulan berikut: a. Pengujian Fungsionalitas Penggunaan  metode FAHP dan Oreste yang digunakan untuk
menyeleksi  data  penerimaan  beasiswa PPA  dan  BBM  menghasilkan  akurasi yang  cukup  baik  ketika  selisih  jumlah data  pendaftar  hanya  selisih  sedikit  dari jumlah  data  penerima.  Tetapi  jika semakin  banyak  data  pendaftar  dan semakin  sedikit  data  penerima  beasiswa yang  digunakan  untuk  uji  coba,  maka tingkat akurasi akan semakin kecil b. Penilaian berdasarkan tujuan
X 100%
Pemberian  nilai  kepentingan  antar kriteria(pada  setiap  kriteria  /  antara kriteria  satu  dengan  kriteria  lainnya) pada  proses  seleksi  beasiswa  sangat berpengaruh dalam proses perangkingan data  ketika  data  tersebut  diseleksi. Ketika  sistem  melakukan  proses  seleksi dengan  data  yang  sama  tetapi  dengan nilai  kepentingan  yang  berbeda,  hasil akurasi akan berubah sesuai dengan nilai kepentingan  dan  jumlah  data  yang  di proses.
c . Penilaian metode Dengan  adanya  hasil  pengujian seleksi penerimaan beasiswa menggunakan metode FAHP dan Oreste didapatkan  kesimpulan  bahwa  hasil normalisasi  vektor  bobot  antar  kriteria pada  proses  FAHP    dipengaruhi  oleh alternatif kriteria dan hasil perbandingan nilai  kriteria  antar  kriteria  utama/
berdasarkan inputan/masukkan nilai bobot(nilai  kepentingan  pada  skala fuzzy) yang nantinya akan berkesinambungan  pada  proses  distance score  pada  metode  Oreste.  Untuk mendapatkan bobot yang optimum pada kasus  seleksi  penerima  beasiswa  maka kriteria IPK memiliki bobot yang paling tinggi  dengan  cara  memaksimalkan masukan  tingkat  kepentingan  kriteria IPK dibandingkan kriteria lainnya.

## SARAN
1. Penggunaan  data  uji  coba  riil sebaiknya  memiliki selisih data yang tidak  terlalu  banyak  dengan  data hasil  sistem  ketika  peneliti  ingin membandingakan  hasil  akurasi  data uji coba riil dengan data hasil sistem.
2. Diharapkan  penelitian  selanjutnya memperhatikan pemberian nilai kepenringan  antar  kriteria  agar  hasil akurasi yang diperoleh lebih maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Shega,  Hanien  Nia  H.,  Rahmawati, Rita., Yasin, Hasbi. Penentuan Faktor  Prioritas  Mahasiswa  Dalam Memilih Telepon Seluler Merk Blackberry  Dengan  Fuzzy  AHP .
Jurnal Gaussian .  1: 73-82. 2012.
[2]Findawati,Yulian., Imrona, Mahmud.,
Dayawati,  S.si.,MT3,  Drs.,  MT2, Retno,  Novi. Aplikasi  Pendukung Underwriting Akseptasi dan Penerbitan Polis pada AJB Bumiputera 1912 menggunakan Metode  Fuzzy-AHP  dan  Weighted Product  Model .  Sidoarjo  :Prodi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Sidoarjo. [3]Ayunda  Nisa,  Nurhadi  P  Imam. Penentuan Prioritas Kebijakan dalam  Upaya  Peningkatan  Kinerja Perusahaan  Daerah  Air  Minum dengan Metode Fuzzy Analytic Hierarchy  Process .  Malang  :Prodi Matematika  Universitas  Brawijaya Malang.
[4]Al, Dr. R.. Veerabathiran et.
Application  of  the  Extent  Analysis Method  on  Fuzzy  AHP .  India :Kanyakumari  District  Sun  College of Engineering and Technology. [5]Jasril,  Haerani  Elin,  Afrianty  Iis. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik menggunakan  Metode  Fuzzy  AHP . Riau  :Prodi  Teknik  Informatika
Universitas  Islam  Negeri  Sultan Syarif Kasim.
[6]P,Fachriah,  H.,R,  Fatkhul,  Hani.,
Utomo,  Dutho,  Suh. Pengambilan keputusan  dalam  pemilihan  pemasok galon  dengan  menggunakanmetode fuzzy  ahp  (studi  kasus  di  pt.  Byn samarinda). Samarinda: Alumni Teknik Industri Universitas Mulawarman. [7]Mardhikawarih,  D,  A.,  Jauhari, Wakhid,  Ahmad.,  Rosyidi,  Cucuk, Nur. Pemilihan  Pemasok  Drum Pelumas Industri Menggunakan Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (Studi  Kasus:  PT.  Pertamina  Pusat dan Production Unit Gresik) . Performa. 11: 67-74. 2012. [8]Astuti, Peggi, Sri., Wrdoyo, Retantyo. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pemenang Tender Pekerjaan Konstruksi dengan Metode  Fuzzy  AHP .  IJCCS.  8:  1-12.
2014
[9]Suciadi,  Yusiana. Pemilihan  dan
Evaluasi  Pemasok  pada  PT.  New Hope Jawa Timur Dengan menggunakan Metode Fuzzy Analytic Hierarchy  Process .  Jurnal  Ilmiah Mahasiswa  Universitas  Surabaya.  2: 1. 2013 [10]Pastijn,  Prof.  (EM)  Hugo.,  Leysen,
Prof.  Jan. Menggunakan  Metode Outrangking  Ordinal  Mendukung
Akuisisi Peralatan Militer .
[11]Wijaya,  Mastuti.  Perangkingan  30 Universitas Terbaik Dunia. 2012.
[12]Dincer,  Sait,  Erdal. The  Structural Analysis of Key Indicators of Turkish Manufanturing  Industry:  Oreste  and
Mappac Application .
[13]Direktorat  dan  Pembelajaran  dan
Kemahasiswaan  . Pedoman  umum
beasiswa dan bantuan biaya peningkatan  prestasi  akademik. 2013. Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi.