## Komparasi Metode Weighted Product (WP) Dan Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pemberian Beasiswa
Angga Yogi Pratama, Selviana Yunita *
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1 angga.spt1818@gmail.com , 2,* selviana.yunita@unda.ac.id Email Penulis Korespondensi: selviana.yunita@unda.ac.id Submitted: 29/07/2022 ; Accepted: 14/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak –Teknologi pada saat ini berkembang cukup luas teknologi informasi tidak hanya teknologi yang berfungsi untuk mengerjakan serta menyimpan data, tapi teknologi informasi juga untuk mengirim ataupun menyebarkan data. pada pemilihan beasiswa pada SDN 4 Mentawa Baru Hulu Sampit dalam menentukan beasiswa PIP masih mengunakan cara manual sehinga Hal  ini  dapat  menyebabkan  ketidakefisienan  dalam  pengelolaan  data  beasiswa,  serta  kesalahan  dalam  menentukan  calon penerima  beasiswa.  pengelolaan  data  juga  di  lakukan  dengan  cara  manual  hal  ini  juga  menyebabkan  lambatnya  proses identifikasi keputusan beasiswa. Dari permasalahan tersebut dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan beasiswa yang bisa menggunakan manajemen data serta jua menentukan keputusan beasiswa. Penulis membagun sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa dengan membandingkan metode WP dan SAW. diharapkan metode ini dapat menentukan metode yang tepat  untuk  diterapkan  dalam  menentukan  beasiswa,  serta  dapat  membantu  kepala  sekolah  dan  operator  sekolah  dalam memproses  penilaian  beasiswa.  Berdasarkan  hasil  akhir  perhitungan,  metode  SAW  dan  metode  WP  dapat  di  hasilkan perangkingan beasiswa yang berbeda. Berdasarkan metode WP = Nanang Sujana sebagai alternatif terbaik dan di ikuti alternatif terbaik lainya A3,  A4, A1, dan A2 , selanjutnya pada metode SAW di dapatkan Radhiyatul Maulida sebagai alternatif terbaik dan di  ikuti  alternatif  lainnya  A2,   A3, A4, dan A5. Dari  hasil perbandingan  dengan  metode  MSE  ( Mean  Squared Error ), metode Weighted  Product (WP)  menghasilkan  nilai  deviasi  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan Simple  Addative  Weighting (SAW), dengan perbandingan nilai deviasi yaitu metode WP = 4363,47509 sedangkan metode SAW di dapatkan = 4259,71350. Oleh karena itu metode Weighted Product (WP) dapat direkomendasikan dalam pengambilan keputusan pemilihan beasiswa di SDN 4 Mentawa Baru Hulu Sampit.
Kata Kunci: Beasiswa; SPK; Weighted Product (WP ) ; Simple Adidtive Weighting (SAW); SDN 4 Mentawa Baru Hulu
Abstract– Technology is currently developing quite widely, information technology is not only technology that functions to work and store data, but also information technology to send or disseminate data. in the selection of scholarships at SDN 4 Mentawa Baru Hulu Sampit in determining the PIP scholarships still using the manual method so that it can cause inefficiencies in the management of scholarship data, as well as errors in determining scholarship recipients. Data management is also done manually,  this  also  causes  the  process  of  identifying  scholarship  decisions  to  be  slow.  From  these  problems,  we  need  a scholarship decision support system that can use data management and also determine scholarship decisions. The author builds a scholarship acceptance decision support system by comparing the WP and SAW methods. it is hoped that this method can determine the right method to be applied in determining scholarships, and can assist school principals and school operators i n processing scholarship assessments. Based on the final calculation results, the SAW method and the WP method can produce different scholarship ratings. Based on the WP = Nanang Sujana method as the best alternative and followed by other best alternatives  A3,  A4,  A1,  and  A2,  then  the  SAW  method  was  obtained  by  Radhiyatul  Maulida  as  the  best  alternative  and followed by other alternatives A2, A3, A4, and A5. From the comparison results with the MSE (Mean Squared Error) method, the Weighted Product (WP) method produces a higher deviation value than the Simple Addative Weighting (SAW), with a comparison of the deviation value, namely the WP method = 4363,47509 while the SAW method is obtained = 4259 , 71350. Therefore,  the  Weighted  Product  (WP)  method  can  be  recommended  in  making  scholarship  selection  decisions  at  SDN  4 Mentawa Baru Hulu Sampit.
Keywords: Scholarship; DSS; Weighted Product (WP); Simple Additive Weighting (SAW); SDN 4 Mentawa Baru Hulu

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi pada masa ini sudah meningkat menjadi amat luas. banyak transformasi di masa modern ini. Teknologi informasi tidak hanya teknologi yang berfungsi untuk mengerjakan serta menyimpan data, tapi teknologi informasi juga untuk  mengirim ataupun menyebarkan data. Teknologi informasi  begitu penting  karena banyak organisasi telah  mengimplementasikan  teknologi  informasi,  sehingga  teknologi  tersebut  dapat  mendukung  kegiatan organisasi.  Pengimplementasian  teknologi  informasi  pada  perusahaan  dapat  mengoptimalkan  pekerjaan  dan mendukung  pengambilan  keputusan  dan  mengoptimalkan  pekerjaan    pada  perusahaan,  seperti  halnya  Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem ini kerap diterapkan guna menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan pemberian keputusan.
Konsep sistem pendukung keputusan (SPK) atau Descision Support Sistem (DSS) merupakan suatu sistem yang memberikan kemampuan dalam memecahkan suatu masalah. Sistem ini di terapakan guna membantu dalam proses pengambilan keputusan dimana tidak tau secara rinci keputusan itu di buat. Sistem ini berbasis computer yang di terapkan guna membantu dalam pengambilan keputusan dengan mengunakan data dan model tertentu guna menyelesaikan  masalah.  Model  yang  di  terapkan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  ialah  metode  WP  dan SAW.[1]
Multi  Attribute  Decision  Making (MADM)  ialah  suatu  metode  yang  menyelesaikan  masalah  dengan mengunakan alternatif maksimal dari tiap alternatif dengan mengunakan kriteria tertentu. Metode WP ialah salah satu  metode  yang  di  terapkan  guna  menyelesaikan  permasalahan Multi  Attribute  Decision  Making (MDAM). Metode WP ialah metode yang mengunakan perkalian dalam menghubungkan rating atribut, dimana rating atribut harus dipangkatkan dengan bobot  yang berhubungan. Tahap ini di sebut  proses normalisasi.[2] Konsep metode SAW  ialah  mencari  penjumalahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  stiap  atribut. Metode SAW  memerlukan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  ke  suatu  perhitungan  yang  dapat  bandingkan dengan semua rating alternatif yang ada[3]. Setelah metode WP dan SAW melewati proses penerapanya metode tersebut dapat di terapkan pada berbagai bidang guna menentukan sebuah keputusan
SDN 4 Mentawa Baru Hulu Sampit berada di kabupaten kotawaringin timur. SDN 4 Mentawa Baru Hulu Sampit  sudah menawarkan program  beasiswa untuk siswa. Siswa yang harus menerima beasiswa adalah siswa yang benar-benar layak. SDN 4 Mentawa Baru Hulu Sampit masih menggunakan cara manual dalam menentukan penerima beasiswa. Cara manual yang di lakukan untuk menentukan penerima beasiswa yaitu orang tua mengirim data-data persayaratan beasiswa kepada kepala sekolah dan data di  proses oleh kepala sekolah dan di  tentukan penerima  beasiswa.  Beradasarkan  wawancara  dengan  kepala  sekolah  SDN  4  Mentawa  Baru  Hulu  di  temukan beberapa  kendala  ialah,  cara  menual  menyebabkan  ketidakefisienan  dalam  pengelolaan  data  beasiswa,  dan menyebabkan  lama  nya  proses  dalam  penentuan  beasiswa.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  sistem  pendukung keputusan dalam menentukan beasiswa dapat memanajemen data serta jua menentukan sebuah keputusan dengan akurat.[4]
Menurut  kepala  Sekolah  SDN  4  Mentawa  Baru  Hulu,  dengan  menerapan  sistem  informasi  ini  dapat mempercepat proses penyeleksian beasiswa. Dengan adanya suatu sistem informasi, SDN 4 Mentawa Baru Hulu dapat  dengan  mudah  melakukan  proses  pencatatan  data  beasiswa  dan  bisa  menganti  cara  manual.  Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  perolehan  beasiswa  ini  membandingkan  metode  WP  serta  SAW.  Sistem  itu  bisa memberikan  gambaran  metode  apa  yang  lebih  efesien  dalam  memberikan  keputusan.  Sistem  yang  akan  dibuat akan mengunakan metode  WP  dan juga metode  SAW Dan di gunakan data manual  sebagai  pembanding  acuan kedua metode.[5]
Metode Weighted  Product mempunyai  kelebihan,  yaitu  terdapat Variabel  Cost dan Benefit dan  bobot kriteria sudah di tetapkan sejak awal. Hal ini membuat perhitungan metode ini menjadi singkat. selain itu penulis menambahkan satu metode yaitu metode Simple Additive Weighting Alasan memilih dan membandingkan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product adalah Sebagai perbandingan untuk mengetahui metode mana yang memiliki akurasi  yang lebih baik  agar mendapatkan keputusan penerima beasiswa yang tepat.[6] Dengan membandingkan  metode  berbeda  dari  metode Simple  Additive  Weighting dan  metode Weighted  Product ,  maka hasil yang didapatkan pun akan berbeda. Model ini telah dapat memilih alternatif terbaik Dalam dalam hal ini, itu berarti  alternatif  tersebut  memenuhi  syarat  Beasiswa  diberikan  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan.  Metode Simple  Additive  Weighting serta  Metode Weighted  Product yakni  ialah  komponen Multiple  Attribute  Decision Marking  (MDAM) serta  butuh  dilakukan  dalam  perhitungannya.  melalui  kedua  pendekatan  itu  diinginkan  bisa ditingkatkan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  sanggup  menolong  memutuskan  pemberian  beasiswa menurut standard yang sudah didetetapkan.[7]
Contoh  penelitian  yang  pernah  di  lakukan  adalah  ”Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima Beasiswa Dengan Metode Wighted Product pada SMP N 1 Parung berbasis Web”[8]. Penelitian ini bermaksud guna merancang sistem pendukung keputusan guna dapat mengoptimalkan dalam menentukan penerima beasiswa selanjutnya penelitian ini juga bertujuan untuk merancang Sistem Pendukung Keputusan dalam mengelola data beasiswa yang belum mengunakan database secara optimal sehingga menyebabkan lama nya dalam menentukan beasiswa. perbedaan penelitian ini dengan penelitian selanjutnya yaitu pada kriteria penelitian terdahulu memiliki 6 kriteria sedangkan penelitian selanjutnya memiliki 3 kriteria yang dijadikan acuan sebagai penerima beasiswa. adapun persamaan penelitian ini dengan penelitian selanjutnya yaitu penelitian selanjutnya juga membagun sistem informasi  guna  menentukan  beasiswa  dan  membangun  sistem  informasi  yang  berfungsi  dalam  mengelola  data manual menjadi data yang terakumulasi dengan data base dan dalam pengunaan metode juga ada persamaan yaitu sama mengunakan metode Weighted Product .
Berdasarakan  latar  belakang  yang  sudah  dijelasakan  SDN  4  Mentawa  Baru  Hulu  memerlukan  sebuah sistem pendukung keputusan yang bertujuan untuk menolong guru untuk menentukan dan membantu pengambilan keputusan dalam menentukan beasiswa  adapun kriteria-kriteria yang di gunakan yaitu nilai,jumlah keluarga dan penghasilan orang tua sistem yang di buat ini di buat dengan mengunakan metode Weighted Product (WP) dan Simple Adidtive Weighting (SAW). Dengan digunakanya sistem ini dapat diharapakan dalam penetuan beasiswa dilakukan secara selektif, sehingga penentuan beasiswa  tepat sasaran kepada penerima yang berhak mendapatkan beasiswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  terdapat  3  metode  digunakan  yaitu  metode  pengumpulan  data  ada  pun  penjelasanya  ialah berikut ini:

## 2.1 Metode Pengumpulan data
a. Observasi
Dalam mencari data peneliti melihat secara langsung secara langsung di SDN 4 Mentawa Baru Hulu. sehingga penulis dapat memperoleh informasi yang akurat dan terpercaya yang dapat di tuangkan di dalam proposal ini.
b. Wawancara
Pendekatan  ini  adalah  suatu  pendekatan  yang  mencari  informasi  dengan  melalui  sesi  tanya  jawab  dengan Bapak Muhammad Hasan yang menjabat sebagai kepala sekolah sekaligus narasumber dalam penelitian ini, untuk memperkuat data sebelumnya saat dilakukan observasi langsung.
c. Dokumentasi Dokumentasi ialah suatu metode guna memperoleh data berupa dokumen,arsip, gambar dan lain-lain yang di gunakan  untuk  memperkuat  penelitian.  Metode  ini  di  terapkan  guna  mengelompokan  data  yang  dianggap penting. Dalam penelitiannya, penulis mencari data prestasi mahasiswa dalam transkrip mahasiswa. Ini akan digunakan untuk mengembangkan standar dan menambahkan data dan memasukkannya ke dalam proposal.

## 2.2 Metode Analisa Data
Pada penelitian yang di lakukan ini dalam pengolahan data menggunakan 2 metode sistem pendukung keputusan yaitu Simple  Addative  Weighting (SAW)  dan Weighted  Product (WP),  berikut  ini  merupakan  pengertian  dan tahapan penyelesaian masing-masing metode :

## 2.1.1 Metode Weighting Product (WP)
Menurut  Sianturi  Ingot  Seen“  Metode Weighted  Product “  ialah  sesuatu  prosedur  yang  diterapkan  guna menuntaskan permasalahan. Prosedur Weighted Product (WP) memanfaatkan multiplikasi guna menyatukan nilai , kriteria dimana angka setiap karakter harus dipangkatkan dulu dengan nilai kriteria yang beruhubungan[9] Secara umum, ada 3 prosedur guna menerapkan perhitungan WP , yakni:
1. Penentuan nilai bobot W
Rumus untuk mencari nilai W
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑WJ (1)
Keterangan: W j = Nilai Bobot ∑ wj = Nilai jumlah seluruh bobot 2. Menentukan nilai S
Rumus untuk mencari nilai S :
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑗 𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 (2)
Keterangan: S : Preferensi alternatif X : Nilai dari Kriteria w : Bobot dari Kriteria
i = Alternatif
j =  Kriteria
n = Banyaknya kriteria[10] wj merupakan pangkat bernilai positif jika kriteria keuntungan( benefit ) dan bernilai negative untuk kriteria biaya( cost ). 3. Menentukan perangkingan dan bobot nilai V
Rumus untuk mencari nillai V:
𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 ∑ 𝑖=1 𝑛 𝑆 𝑖 (3)
Keterangan: S = Preferrensi Alternative X = Nilai dari Kriteria W = Bobot dari Kriteria S etelah nilai V didapat, urutkan berdasarkan nilai V terbesar. Nilai V terbesar merupakan alterbatif terbaik.

## 2.2.2 Simple Adidtive Weighting (SAW)
Metode SAW ialah suatu teknik yang diterapkan guna mencari alternatif paling tinggi dari alternatif dengan kriteria tertentu. Menurut Fishburn dan MacCrimmon dalam (Munthe, 2013) menjelasakan bahwa metode SAW, sering
juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot[11].  Konsep  metode Simple Additive  Weight (SAW) ialah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Berikut  ini Langkah penyelesaian suatu masalah menggunakan metode Simple Additive Weight (SAW) yaitu: 1. Menentukan kriteria yang akan di jadikan acuan dalam pengambilan C1.
2. Memberikan nilai bobot untuk masing-masing kriteria sebagai W.
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada stiap kriteria.
4. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan degan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.[12]
𝑟 𝑖𝑗= { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑋𝑖𝑗) jika j adalah atribut keuntungan benefit
𝑀𝑖𝑛 𝑖 (𝑋𝑖𝑗) 𝑋𝑖𝑗 jika j adalah atribut biaya adalah cost
(4) Keterangan: R ij : Nilai reting kerja ternormalisasi X ij
: Nilai atribut yang di miliki
Max X ij
: Nilai terbesar dari setiap kriteria
Min X ij
: Nilai terkecil dari setiap kriteria
Cost :
: Jika nilai terkecil adalah terbaik
Benefi t : Jika nilai terbesar adalah terbaik[13]
5. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dan  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif yang terbaik (Ai) sebagai solusi.
𝑉𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
Keterangan: Keterangan V i
: nilai terkecil dari setiap kriteria W j : nilai terkecil dari setiap kriteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  tahap  ini,  merupakan  tahap  pengolahan  perhitungan  penentuan  beasiswa  dengan  menerapkan  sistem pendukung  keputusan  dengan  metode Simple  Addative  Weigting (SAW)  dan Weigted  Product (WP).  Berikut tahapan dan hasil perhitungan antara metode SAW dan WP :

## 3.1 Metode Weighted Product (WP)
Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan  pembuatan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  WP,  adapun  tahapan penyelesaian metode WP yaitu sebagai berikut :
a. Melakukan pembobotan kriteria, bobot yang sudah ditentukan akan dilakukan perbaikan bobot. Bobot awal W = (0,60;0,20;0,20;) akan dilakukan perbaikan dengan permsamaan rumus untuk melakukan perbaikan bobot:
W j = W j ∑ W j (1)
Penyelesaian :
W 1 = 0,60 0,60+0,20+0,20 =0,60 W 2 = 2 0,60+0,08+0,08 =0,20 W 3 =
2 0,60+0,08+0,08 = - 0,20
b. Menghitung  nilai Vector  si, nilai  masing-masing  pada  atribut  alternatif  akan  dipangkatkan  dengan  bobot kriteria yang sudah diperbaiki yaitu W = [0,60;0,20;-0,20]. Adapaun rumus yang digunakan untuk menghitung dan menemukan nilai Vektor Si yaitu sebagai berikut:
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑗 𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 (2)
Penyelesaian : S 1 = ( 30 0,60 )( 20 0,20 )( 20 -0,20 )
= (7,69613641)( 1,820564203 )( 0,549280272 ) =10,06598082 S 2 = ( 30 0,60 )( 15 0,20 )( 15 - 0,20 ) = (7,69613641)( 1, 718771928)( 0,581810759 ) =9,996719027 S 3 = ( 50 0,60 )( 5 0,20 )( 10 - 0,20 ) = ( 10,45639553 )( 1,379729661 )( 0,630957344 ) =12,46708253 S 4 = ( 40 0,60 )( 15 0,20 )( 5 - 0,20 ) = ( 9, 1 46101039 )( 1,718771928 )( 0,724779664 ) =11,58965263 S 5 = ( 60 0,60 )( 10 0,20 )( 5 - 0,20 ) = ( 11,66516135 )( 1,584893192 )( 0,724779664 ) =13,97483421
c. Menghitung Vektor Vi , Adapun rumus yang digunakan untuk  menentukan Vektor Vi yaitu  sebagai  berikut:
𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 ∑ 𝑖=1 𝑛 𝑆 𝑖 (3)
Penyelesaian:
V 1 = 10,06598082 58,09426921 =0,17327
V 2 = 9,996719027 58,09426921 =0,17208
V 3 = 12,46708253 58,09426921 =0,21460 V 4 = 11,58965263 58,09426921 =0,19950 V 5 = 13,97483421 58,0942692 =0,24055
Dari  hasil  perhitunga  diatas  Alternatif  nilai  Vektor  Vi,  dapat  dihasilkan  perangkingan  mulai  dari  nilai tertinggi hingga nilai terendah. Hasil perangkingan tersebut dapat di lihat di table berikut ini.
Table 1. Hasil Perangkingan Metode Weighted Product (WP)
Nama Alternatif Kode Alternatif Nilai Rangking Nanang Sujana A5 0,24055 1 Nur istiqomah A3 0,21460 2 Aufa ragif khairullah A4 0,19950 3 Radhiyatul maulida A1 0,17327 4 Naufal ferdian akbar A2 0,17208 5

## 3.2 Metode Simple Addative Weighting (SAW)
Pada tahapan perhitungan menggunakan metode SAW mempunyai 3 tahapan, yaitu sebagai berikut: a. Tahap  pertama,  menentukan  kriteria  (Ci)  dan  bobot  (W),  di  gunakan  sebagai  acuan  penilaian.  Kriteria  dan bobot yang digunakan dalam penilaian penerima beasiswa PIP di SDN 4 Mentawa Baru Hulu.
Table 2. Bobot kriteria No Nama Bobot Persentase Bobot  Bobot (w)  Jenis Bobot 1 Nilai rata-rata 60% 0,60 Benefit 2 Jumlah saudara 20% 0,20 Benefit 3 Pernghasilan orang tua 20% 0,20 Cost
Terdapat  3 kriteria (Ci) yang di jadikan sebagai  acuan dalam penilaian penerima beasiswa. kriteria tersebut memiliki dua benefit dan 1 bersifat cost. berikut ini 5 alternatif siswa yang akan dilakukan penilaian.
Table 3. Nama Alternatif dan kode alternatif No Kode Alternatif Nama Alternatif 1 RadhiyyatulMaulida A1 2 Naufal Fardian Akbar A2 3 Noor Istiqomah A3 4 Aufa Ragif Khairullah A4 5 Nanang Sujana A5
b. Tahap  kedua,  setelah  menentukan  kriteria (Ci)  dan  bobot  (w),  akan  dilakukan  normalisasi  matriks.  Berikut adalah alternatif atau tenaga kontrak yang akan dinilai kinerjanya dengan nilai atribut nya masing-masing:
Table 4. Data alternatif
No  Alternatif  C1  C2  C3 1 A1 30 20 20 2 A2 30 15 15 3 A3 50 5 10 4 A4 40 15 5 5 A5 60 10 5 Normalisasi = C1 Nilai Rata-rata r 1,1 = 30 max  {30;30;50;40;60} = 30 60 =0,5 r 2,1 = 30 max  {30;30;50;40;60} = 30 60 =0,5 r 3,1 = 50 max  {30;30;50;40;60} = 50 60 =0,83 r 4,1 = 40 max  {30;30;50;40;60} = 40 60 =0,66
r 5,1 = 60 max  {30;30;50;40;60} = 60 60 =1 Normalisasi = C2 Jumlah saudara r 1,1 = 20 max  {20;15;5;15;10} = 20 20 =1 r 2,1 = 15 max  {20;15;5;15;10} = 15 20 =0,75
r 3,1 = 5 max  {20;15;5;15;10} = 5 20 =0,25 r 4,1 = 15 max  {20;15;5;15;10} = 15 20 =0,75
r 5,1 = 10 max  {20;15;5;15;10} = 10 20 =5 Normalisasi = C3 Penghasilan Orang Tua r 1,1 = 20 min  {20;15;10;5;5} = 20 5 =4 r 2,1 = 15 min  {20;15;10;5;5} = 15 5 =3 r 3,1 = 10 min  {20;15;10;5;5} = 10 5 =2 r 4,1 = 5 min  {20;15;10;5;5} = 5 5 =1 r 5,1 = 5 min  {20;15;10;5;5} = 5 5 =1
Hasil normalisasi matriks :
𝑅 = { 0,5 0,5 0,83 1 0,75
0,25 4 3 2 0,66 0,75 1
1 5 1 }
c. Tahap  ketiga,  setelah  dilakukan  normalisasi  matriks,  proses  selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai  Vi  untuk menemukan  hasil  perangkingan  dimana  nilai  ternormalisasi  (R)  dikali  dengan  bobot  kriteria  yang  sudah ditetapkan W = {0,60;0,20;0,20}, berikut penyelesaiannya:
Penyelesaian : V1  = (0,60)(0,3)+(0,20)(0,2)+(0,20)(0,8) = 1,3 V2  = (0,60)(0,3)+(0,20)(0,15)+(0,20)(0,6) = 1,05 V3  = (0,60)(0,5)+(0,20)(0,5)+(0,20)(0,4) = 0,95
V4  = (0,60)(0,4)+(0,20)(0,15)+(0,20)(0,2) = 0,75 V5  = (0,60)(0,6)+(0,20)(0,1)+(0,20)(0,2) =0,9
Dari  hasil  perhitungan  Preferensi  Alternatif  nilai Vi,  dapat  disimpulkan  hasil  perangkingan  dari  metode Simple Addative Weighting (SAW) adalah sebagai pada table berikut ini :
Table 5. Hasil Perangkingan Metode Simple Adidtive Weighting (SAW)
Nama Alternatif Kode Alternatif  Nilai  Rangking RadhiyyatulMaulida A1 1,3 1 Naufal Fardian Akbar A2 1,05 2 Noor Istiqomah A3 0,95 3 Aufa Ragif Khairullah A4 0,75 4 Nanang Sujana A5 0,9 5

## 3.3 Rancangan Use Case Diagram
Diagram use case ialah suatu proses pembangunan sistem informasi yang akan dibangun. Use case menjelasakan sebuah hubungan anatra satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibangun. Use case diterapkan guna memperoleh cara apa saja yang ada dalam sebuah sistem informasi dan siapa saja yang mengunakannya.[14]
Pada  Use  Case  ini  terdapat  2  aktor  yaitu  kepala  sekolah  dan  operator.  Kepala  sekolah  dapat  melakukan login terlebih  dahulu,  untuk  dapat  mengakses  semua  menu  pada  sistem  pendukung  keputusan,  mengelola  data alternatif beasiswa, mengelola kriteria, mengelola nilai siswa, mengelola data user melihat hitungan metode SAW dan metode WP, dan melihat perangkingan kedua metode kemudian logout . Sedangkan actor operator memiliki Batasan  akses  dalam  menjalankan  aplikasi  yaitu,  melakukan login lebih  dahulu  guna  menjalankan  menu  pada sistem selanjutnya memasukan nilai setiap alternatif lalu logout. Berikut Use Case Diagram tersebut:
Gambar 1. Use Case Diagram Kepala Sekolah dan Operator
3.4 Implementasi Perhitungan pada sistem
a. Tampilan Login
Gambar 2. Login
login ini berfungsi guna melakukan pengecekan setatus penguna memiliki hak untuk mengunakan aplikasi atau  tidak,  hal  yang  pertama  di  lakukan  pengguna  memilih  user  untuk  mengimputkan username, selanjutnya
penguna  menginputkan password. Tombol login memiliki  fungsi  untuk  masuk  dalam  halaman  untama.  Jika username dan password terdaftar pada database.
b. Tampilan Tambah alternatif siswa
Gambar 3. Tambah alternatif siswa
Pada menu ini menjelasakan penambahan alternatif dimana alternatif tersebut  Ketika di tambahkan akan masuk ke dalam alternatif beasiswa dan di jadikan sebagai kadidat penerima beasiswa.
c. Tampilan bobot kriteria
Gambar 4. Bobot Kriteria
Output kriteria merupakan suatu output yang di hasilkan dari pengimputan data kriteria  yang di gunakan untuk acuan penilaian beasiswa.
d. Tampilan alternatif siswa
e. Tampilan Tambah nilai alternatif
Gambar 6. Tambah nilai alternatif
Pada menu ini menjelaskan menu edit data alternatif dimana menu ini berfungsi untuk menambahkan nilai alternatif berdasarkan  nilai dari tiap kriteria yang di tentukan.
f. Tampilan Hitungan WP dan hasil perangkingan
Gambar 7. alternatif dan kriteria
Pada tampilan di atas menampilkan data siswa yang di jadikan alternatif data tersebut yang akan di jadikan kadidat allternatif penerima beasiswa mengunakan metode WP.
g. Tampilan Normalisasi bobot
Gambar 8 Normalisasi bobot
Pada  tampilan  di  atas  menampilkan  data  kriteria  yang  di  normalisasikan  dengan  mengunakan  rumus tahapan metode WP.
h. Tampilan menghitung vector S
Pada tampilan di atas ini menampilkan tahapan menghitung vector S yang melakukan pemangkatan nilai alternatif dengan bobot kriteria.
i. Tampilan Perangkingan WP
Gambar 10 Perangkingan WP
Pada tampilan di atas ini menampilkan hasil perangkingan yang di hasilkan dari tahapan-tahapan metode WP.
j. Tampilan hitungan SAW dan perangkingan
Gambar 11 Normalisasi
Pada  tampilan  di  atas  ini  menampilkan  tahapan  normalisasi  mengunakan  metode  saw  dengan  membagi nilai kriteria/nilai maksimal pada alternatif benefit dan nilai kriteria/nilai minimal jika kriteria cost.
k. Tampilan matriks ternormalisasi
Pada tampilan ini menampilkan matriks yang sudah ternormalisasi dengan mengunakan tahapan metode SAW.

## l. Perangkingan SAW

## Gambar 13 Perangkingan SAW
Pada  tampilan  ini  menampilkan  perangkingan  yang  di  hasilakan  dari  tahapan  yang  di  lakukan  dengan mengunakan metode SAW
m. Laporan metode WP
Gambar  14 Laporan WP
Pada tahapan ini menampilkan laporan perangkingan dari metode WP. Dimana berdasarkan perangkingan metode WP alternatif pertama penerima beasiswa ialah, Nanang Sujana dan di ikuti alternatif lainya. n. Laporan metode SAW
Gambar 15 Laporan SAW
Pada  tampilan  ini  menampilakan  laporan  perangkingan  dari  metode  SAW.  Berdasarakan  perangkingan metode SAW alternatif pertama penerima beasiswa ialah, Radhiyatul Maulida dan di ikuti alternatif lainya.
o. Tampilan Kelola data user
Pada  tampilan  ini  menampilkan  form  tambah  admin  di  mana  tahapanya  dengan  memasukan id user,username,level, dan password .

## 3.5. Perbandingan Hasil Ananlisis Metode SAW dan Metode WP
Setelah  mengetahui  hasil  akhir  perhitungan  metode  WP  dan  metode  SAW,  selajutnya  dilakukan  perbandingan dengan mengunakan metode yang tepat dalam penilaian tenaga kontrak dengan menggunakan metode MSE ( Mean Squared  Error ).  [15]Mean  Square  Error  diterapkan  sebagai  parameter  untuk  keakuratan  nilai  target  keluaran. Semakin renda score mean square error tidak menjamin tingkat akurasinya akurasinya (Riztyan et al., 2013)
MSE= ∑ (At-Ft) 2 n t=1 n (6) Keterangan: At = Nilai actual perminttaan Ft
= Nilai hasil peramalan n = Banyaknya data
Berdasarkan perhitungan dengan metode MSE, diperoleh hasil perhitungan perbandingan metode WP dan SAW, dapat dilihat pada table berikut ini:
Table 6. Perbandingan Devisiasi Metode WP dan SAW No Metode Deviasi 1 Weighted Product (WP) 4363,47509 2 Simple Adidtive Weighting (SAW)  4259,71350
Max Deviasi  4363,47509
Dapat di lihat dari tabel di atas dapat di lihat nilai deviasi yang di dapatkan kedua metode yaitu, metode Weighted Product memiliki nilai devisiasi, 4363,47509 sedangkan metode Simple Adidtive Weighting , 4259,71350 dengan hasil ini dapat di simpulkan metode yang memiliki nilai deviasi yang lebih tinggi adalah metode terbaik, oleh  karena  itu  metode Weighted  Product adalah  metode  terbaik  sehingga  di  rekomendasikan  guna  dalam pengambilan keputusan PIP di SDN 4 Mentawa Baru Hulu.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian di atas dalam menentukan beasiswa dengan membandingkan metode Simple Adidtiive Weighting dan Weighted Product . Dalam Pembuatannya dilakukan dengan cara melakukan perhitungan manual dan selanjutnya dibuat dengan mengunakan sistem. Hasil akhir perbandingan metode Weighted Product (WP) dan Simple  Adidtiive  Weighting (SAW).    berupa  perangkingan  nilai  tertinggi  ke  nilai  terendah.  Nilai  tertinggi menempati prioritas untuk menerima beasiswa. pada metode Weighted Product menghasilkan perangkingan yang pertama  yaitu.  A5  =  Nanang  sujuana  dan  di  ikuti  alternatif  lainya  yaitu  A3=  Nur  istiqomah,A4=  Aufa  Ragif Khairullah ,A1= Radhiyatul  Maulida dan A2= Naufal  Ferdian Akbar sedangakan pada metode Simple Adidtive Weighting Menghasikan perangkingan yang pertama yaitu A1= Radhiyatul Maulida dan di ikuti alternatif lainya yaitu  A2=  Naufal  ferdian  akbar,A3=  Nur  istiqomah,A4=  Aufa  ragif  khairullah,  dan  A5=  Nanang  sujana. Berdasarkan  perbandingan  dengan  mengunakan  metode Mean  Squered  Eror metode Weighted  Product (WP) memperoleh  nilai  deviasi  lebih  tinggi  dibandingkan  metode Simple  Addative  Weighting (SAW),  dengan perbandingan  nilai  deviasi  yaitu  metode  WP  =  4363,47509,  sedangkan  metode  SAW  =  4259,7135.  Dari perbandingan MSE tersebut, metode dengan nilai deviasi tertinggi adalah metode terbaik dan memiliki keakuratan lebih  baik.  Jadi,  metode Weighted  Product (WP)  lebih  akurat  di  banding  metode Simple  Addative  Weighting (SAW).  Sehingga metode Weighted Product (WP) dapat di rekomendasikan guna dalam menentukan penerima Beasiswa PIP di SDN 4 Mentawa Baru Hulu.

## REFERENCES
[1] M. P. Asmawati S, S.Kom. et al. , SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN . CV. MEDIA SAINS INDONESIA, 2020.
[2] D. Kurniawati1, M. Arhami2, and Husaini3, “Penggunaan Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pembelian Rumah di Kota Lhokseumawe.,” J. Teknol. Rekayasa Inf. dan Komput. , vol. Vol.3 No.1, no. ISSN: 2581-2882, 2019.
[3] A. Nizar, F. Marisa, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, and U. W. Malang, “Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Untuk Menentukan Tampilan Perangkat Lunak Berdasarkan Prinsip Usability,” vol. 3, no. 3, 2018.
[4] J. Riyanto, “Perbandingan Metode Weighted Product (WP) dan Simple Additive Weighting (SAW) Penilaian Kinerja Guru  pada  Madrasah  Ibtidaiyah  Negeri  3  Jakarta,” J.  Inform.  Univ.  Pamulang ,  vol.  2,  no.  4,  p.  179,  2017,  doi: 10.32493/informatika.v2i4.1438.
[5] I. Anggraeni, “Analisis Perbandingan Metode SAW Dan Weight Product pada Pemilihan Calon Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa  (BEM)  Universitas  Pakuan,” J.  Komput.  Terap. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  203–212,  2017,  [Online].  Available: http://jurnal.pcr.ac.id.
[6] Dedek Cahyati Panjaitan, Hengki Juliansa, Robi Yanto, “Perbandingan Metode Saw Dan Wp Pada Sistem Pendukung Keputusan Dalam Kasus Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler,” J. Ilm. Bin. STMIK Bina Nusant. Jaya Lubuklinggau , vol. 3, no. 1, pp. 30–38, 2021, doi: 10.52303/jb.v3i1.38.
[7] E.  D.  Sri  Mulyani,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  SAW  Dengan  WP Dalam Pemberian Pinjaman,” CogITo Smart J. , vol. 5, no. 2, p. 239, 2019, doi: 10.31154/cogito.v5i2.151.239-251.
[8] P. Oktavia, “Sistem pendukung keputusan seleksi penerima beasiswa dengan metode Wighted Product pada SMP N 1 Parung berbasis web,” vol. 67, no. issn 2541-1004.
[9] Y.  H.  Agustin  and  H.  Kurniawan,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENILAIAN  KINERJA  DOSEN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT ( STUDI KASUS : STMIK PONTIANAK ),” pp. 177–182, 2015.
[10]  K. Eliyen, F. S. Efendi, P. Polinema, and K. Kediri, “Implementasi Metode Weighted Product untuk Penentuan Mustahiq Zakat,” vol. 1, 2019.
[11]  Frieyadie,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHT  (SAW)  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PROMOSI  KENAIKAN  JABATAN  Frieyadie,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri  Vol.XII,  No.  1  Maret  2016 PENERAPAN , no. 1, pp. 37–45, 2016.
[12]  A. Setiadi et al. , “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Untuk Pemilihan Siswa Terbaik,” vol. 07, no. September, pp. 104–109, 2018.
[13]  H. Harsiti and H. Aprianti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone dengan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 4, pp. 19–24, 2017, doi: 10.30656/jsii.v4i0.372.
[14]  S. Julianto and S. Setiawan, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bus Pada Po. Handoyo Berbasis Online,” Simatupang, Julianto Sianturi, Setiawan , vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019, [Online]. Available: https://journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/view/56/48.
[15]  R.  Rin  and  M.  Salim,  “ANALISIS  MEAN  SQUARE  ERROR  (MSE)  PROSES  PELATIHAN  MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION DENGAN SELF ORGANIZING MAPS DAN NGUYEN WIDROW,” Anal. Mean Sq. Error Proses Pelatih. Menggunakanmetode Backpropagationdengan Selforgan. Dan Nguyen Widrow , no. MEAN SQUARE ERROR (MSE), p. 119, 2015.