## Penerapan Metode VIKOR Pada Pengambilan Keputusan Seleksi Calon Penerima Beasiswa di SMK TPI Al-Hassanah Pematang Bandar
Desi Ayu Ningsih 1 , Dedy Hartama 2 , Rafiqa Dewi 3
1,2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 desianingsih52@gmail.com , 2 dedyhartama@yahoo.com , 3 rafiqa.atb@gmail.com

## Abstract
The  purpose  of  this  research  is  to  build  a  decision  support  system  that  can  be  used  by schools in the selection of scholarship recipients, which requires completion, as decision support with multicriteria is the VIKOR method. The basic concept of the VIKOR method is to determine the  ranking of the existing samples. This study aims to apply the VIKOR method  to  the  selection  of  scholarship  recipients  that  can  be  used  to  assist  the  student section  in determining  the  recommendation  for  scholarship acceptance  at  SMK TPI  AL- HASANNAH  Pematang  Bandar  by  considering  various  predetermined  criteria.  The criteria  used  in  this  study  are  value,  parent's  income,  parent's  dependents,  number  of siblings.  The  results  show  that  the  VIKOR  method  can  be  used  to  assist  the  selection process and determine the right scholarship recipient. In the VIKOR method, each weight given shows the same results, so that it can be used as a compromise solution in dealing with multicriteria problems.
Keywords : Multi Criteria, Scholarship, VIKOR Method

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  digunakan  oleh  pihak  sekolah  dalam  seleksi  penerima  beasiswa,  sehingga memerlukan  penyelesaian,  sebagaimana  pendukung  keputusan  dengan  multikriteria adalah  metode  VIKOR.  Konsep  dasar  metode  VIKOR  adalah  menetukan  rangking  dari sample-sample  yang  ada.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode  VIKOR Pada  penyeleksian  penerima  beasiswa  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  bagian kesiswaan  dalam  menentukan  rekomendasi  penerimaan  beasiswa  di  SMK  TPI  AL- HASANNAH Pematang Bandar dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang telah ditentukan. Adapun kriteria yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Nilai, Penghasilan orang  tua,  Tanggungan  orang  tua,  Jumlah  suudara  kandung,  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode VIKOR dapat digunakan untuk membantu proses seleksi dan menentukan  penerima  beasiswa  yang  tepat.  Pada  Metode  VIKOR  masing-masing  bobot yang  diberikan  menunjukkan  hasil  perangkingan  yang  sama,  sehingga  dapat  dijadikan sebagai solusi kompromi dalam menangani permasalahan yang multikriteria.
Kata Kunci : Multikriteria,Beasiswa,Metode VIKOR

## 1. Pendahuluan
Beasiswa  merupakan  sauatu  bantuan  dari  pihak  pemerintah  berupa  materi  atau biaya  yang  diberikan  kepada  pelajar  yang  bertujuan  untuk  membantu  siswa  untuk mencapai  pendidikan  yang  akan  ditempuh  [1].  Beasiswa  juga  merupakan  suatu bentuk  penghargaan/partisipasi  pemerintah  atas  prestasi  yang  telah  dihasilkan pelajar.  Untuk  mendapatkan  beasiswa  tersebut  maka  harus  sesuai  dengan  aturan -
aturan  yang  telah  ditetapkan.  Kriteria  yang  ditetapkan  dalam  studi  kasus  ini  adalah nilai,  penghasilan  orang  tua,  jumblah  suadara  kandung,  jumlah  tanggungan  orang tua.  Oleh  sebab  itu  tidak  semua  yang  mendaftarkan  diri  sebagai  calon  penerima beasiswa  tersebut  akan  diterima.  Hanya  yang  memenuhi  kriteria-kriteria  saja  yang akan memperoleh beasiswa tersebut.
Keputusan  ini  merupakan  suatu  hal  yang  sangat  berpengaruh  dalam  proses menghadapai  alternative  yang  dipilih,  begitu  juga  keputusan  seleksi  penerimaan beasiswa  di  SMK  TPI  AL-HASSANNAH  Pematang  Bandar.  Untuk  mendapatkan beasiswa  tersebut  maka  harus  seseuai  dengan  aturan-aturan  yang  telah  ditetapkan. Kriteria yang ditetapkan dalam studi kasus ini adalah penghasilan orang tua, jumlah saudara  kandung,  jumlah  tanggungan  orang  tua.    Untuk  menghindari  subjektifitas keputusan yang dihasilkan diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu  menilai  siswa  dalam  memutuskan  penerima  beasiswa.  Salah  satu  cara untuk  proses  penentuan  siswa  untuk  penerima  beasiswa  ada lah  dengan  sistem pendukung  keputusan  metode VIKOR  (Vise  Kriterijumska  Optimizajica  I Kompromisno Resenje).
Metode VIKOR merupakan  salah  satu  metode  penyelesaian  yang  ada  dalam system pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan diartikan sebagai Sistem penghasil  informasi  yang  digunakan  untuk  menangani  dan  memecahkan  suatu masalah  baik  dalam  bentuk  semi  terstruktur  maupun  yang  tidak  terstruktur   [2]. Diterapkannya  metode  vikor  dalam  penelitian  ini    karena    metode  VIKOR merupakan  metode  sederhana  yang  dapat  dilakukan  dan  membantu  pengambilan keputusan  yang  terbaik  dari  beberapa  alternatif  [3]  hal  ini  dibuktikan  dari diterapkannya  metode  vikor  pada  penelitian  terdahulu  [4]  dalam  riset  nya menjelaskan  Metode VIKOR Pada  Faktor  Penyebab  Rendahnya  Minat  Mahasiswa Dalam Menulis Artikel Ilmiah.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  dalam  menetukan  pemilihan  penerima beasiswa  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  membantu  dalam  menentukan  seleksi penerima  beasiswa,  agar  kesalahan  dalam  pemilihan  penerima  beasiswa  tidak terjadi.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  mempermudah  dan  memberi  solusi  bagi sekolah  SMK  TPI  Al-Hasanah  Pematang  Bandar    untuk  mendapatkan  hasil rekomendasi  dalam  seleksi  penerimaan  beasiswa  menggunakan  teknik  algoritma VIKOR  untuk memperkuat hasil dari rekomendasi tersebut.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Munurut  penelitian  yang  diuraikan  oleh  [5]  Sistem  Pendukung  Keputusan merupakan  sebuah  sistem  informasi  yang  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk proses  pengambilan  keputusan  yang  menyediakan  dukungan  informasi  yang interaktif  bagi  manajer  dan  praktisi  bisnis  dalam  sistem  ini  model  yang  digunakan adalah  model  analitis,  database,  penilaian  dan  pandangan  pembuat  keputusan  dan proses  pemodelan  berbasis  komputer  yang  interaktif  guna  mendukung  pengambilan keputusan yang semi terstruktur.
Sistem  pendukung  keputusan  memiliki  beberapa  tahap,diantaranya  sebagai berikut:
a) Tahap Penelusuran (intelligence)
b) Tahap Perancangan (Desain)
c) Tahap Pemilih (Choice)
d) Tahap implementasi (Implementasion)

## 2.2. Metode Vikor
Menurut peneliti  yang  diuraikan  oleh [6] Metode  VIKOR  adalah  metode perankingan  dengan  menggunakan  indeks  peringkat  multikriteria  berdasarkan
ukuran  tertentu  dari  kedekatan  dengan  solusi  yang  ideal.  Konsep  dasar  VIKOR adalah  menentukan  ranking  dari  sampel-sampel  yang  ada  dengan  melihat  hasil  dari nilai-nilai  utilitas  dan  regrets  dari  setiap  sampel.  Langkah-langkah  yang  digunakan dalam metode vikor adalah sebagai berikut :
a) Membuat Matriks Keputusan (F)
b) Menentukan Bobot Kriteria (W)
c) Membuat Matriks Normalisasi (N)
d) Normalisasi Bobot (F * )
e) Menghitung Utility Measures (S) dan Regret Measures (R)
f) Menghitung indeks VIKOR (Q)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  dipilih  lima  kriteria  alternatif  yang  akan  digunakan  sebagai pertimbangan  dalam  menentukan  Siswa  Penerima  Beasiswa  adalah  Nilai  rata  rata Rapor,  Rangking  Kelas,  Jumlah  Tanggungan  orang  Tua,  dan  Penghasilan  Orang Tua. Tabel kriteria dan bobot kriteria dapat di lihat pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel Kriterira Kode Kriteria Nama Kriteria Nilai Bobot C1 Nilai Rapor 5 C2 Rangking 4 C3 Tanggungan Orang Tua 3 C4 Penghasilan Orang Tua 2
Berikut Tabel Data untuk  Siswa Calon Penerima beasiswa
Tabel 2. Tabel Data No Nama Siswa Peringkat Kelas Jumlah Tanggun gan Penghasilan Orang Tua Nilai Rata- Rata Raport 1 Asima Febrianti Sitorus I X-RPL-1 3 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 85,89 2 Maylina Hasibuan II X-RPL-1 5 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 84,56 3 Rismauli Tamba III X-RPL-1 1 Orang ≥ Rp. 1.000.000,- 83,89 4 Krisjon Simanjuntak I X-RPL-2 3 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 85,8 5 Jayanti Siagian II X-RPL-2 3 Orang ≥ Rp. 1.200.000,- 85,77 6 Anggi Fadila Sari Sitorus III X-RPL-2 2 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 84,6 7 Ayu Anisa Zebua I X-RPL-3 2 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 86,55 8 Angelica S.B Siahaan II X-RPL-3 1 Orang ≥ Rp. 1.400.000,- 85,1 9 Tantrika Dewi III X-RPL-3 3 Orang ≤ Rp. 1.800.000,- 83,43 10 Paindoan Siahaan I X-TKJ-1 2 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 84, 50 11 Aini Safitri II X-TKJ-1 4 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 83,47 12 Lannyari III X-TKJ-1 1 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 82,67 13 Pitriani I X-TKJ-2 4 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 86,33
No Nama Siswa Peringkat Kelas Jumlah Tanggun gan Penghasilan Orang Tua Nilai Rata- Rata Raport 14 Eliana Tampubolon II X-TKJ-2 2 Orang ≤ Rp. 1.100.000,- 85,25 15 Tania Purba III X-TKJ-2 5 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 84,76 16 Rudiansyah I X-TKJ-3 3 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 86,88 17 Tiurma Simaremare II X-TKJ-3 4 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 85,76 18 Tari Darmiatik III X-TKJ-3 3 Orang ≥ Rp. 1.500.000,- 85,65
Kemudian Tabel tersebut di konversikan berdasarkan penilaiannya masing-masing.
Tabel 3. Tabel Nilai Alternatif Kriteria C1 C2  C3  C4 A1 4 4 3 3 A2 3 3 4 2 A3 2 2 2 3 A4 4 4 3 2 A5 4 3 3 3 A6 3 2 3 2 A7 4 4 3 2 A8 4 3 2 3 A9 3 2 3 3 A10 3 4 3 3 A11 3 3 3 2 A12 2 2 2 2 A13 4 4 3 2 A14 2 3 3 4 A15 3 2 4 2 A16 4 4 3 2 A17 4 3 3 2 A18 4 2 3 2
Berikut  adalah  proses  pengolahan  data  mengunakan  metode  vikor  dalam menentukan siswa penerima beasiswa:
a) Membuat matriks keputusan (F)
F = [ ] (1)
Keterangan : xij : Respon alternatif i pada kriteria j
F= { }
b) Menentukan bobot kriteria (W)
Menentukan bobot kriteria yang diperoleh dari pengguna sistem sesuai dengan kebutuhan atau kriteria yang diinginkan
∑ (2)
Keterangan :
wj : bobot kriteria j
j : 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria W = (5,4,3,2)
c) Membuat matriks normalisasi (N)
Membuat  matriks  normalisasi  dengan  menentukan  nilai  positif  dan  nilai negatif sebagai solusi ideal dari setiap kriteria. Matrik F tersebut kemudian di normalisasikan dengan persamaan sebagai berikut :
( ) ( ) (3)
Keterangan : fij : Fungsi respon alternatif i pada kriteria j f+j : nilai terbaik/positif dalam satu kriteria j f-j : nilai terjelek/negatif dalam satu kriteria j N : Matriks Ternormalisasi } (4) Berikut adalah nilai dan dari setiap kriteria:
Selanjutnya dilakukan normalisasi matriks menggunakan persamaan (3):
R1.1 = = 0 R1.7 = = 0 R1.13 = = 0 R1.2 = = 0,5 R1.8 = = 0 R1.14 = = 1 R1.3 = = 1 R1.9 = = 0,5 R1.15 = = 0,5 R1.4 = = 0 R1.10 = = 0,5 R1.16 = = 0 R1.5 = = 0 R1.11= = 0,5 R1.17 = = 0 R1.6 = = 0,5 R1.12 = = 1 R1.18 = = 0
Dan  begitu  seterusnya  hingga  diperoleh  nilai  normalisasi  untuk  seluruh kriteria.
d) Normalisasi bobot (F*)
Menentukan  nilai  terbobot  dari  data  ternormalisasi  untuk  setiap  alternatif  dan kriteria.:
(5)
Keterangan :
F*ij  :  nilai  data  ternormalisasi  yg  sudah  terbobot  untuk  alternatif  i  pada kriteria j wj  : nilai bobot pada kriteria j Nij : nilai data ternormalisasi untuk alternatif i pada kriteria j
Tabel 4. Tabel Hasil Matriks Ternormalisasi C1  C2  C3  C4 0 0 1,5 1 2,5 2 0 2 5 4 3 1 0 0 1,5 2 0 2 1,5 1 2,5 4 1,5 2 0 0 1,5 2 0 2 3 1 2,5 4 1,5 1 2,5 0 1,5 1 2,5 2 1,5 2 5 4 3 2 0 0 1,5 2 5 2 1,5 0 2,5 4 0 2 0 0 1,5 2 0 2 1,5 2 0 4 1,5 2 e) Menghitung utility measures (S) dan regret measures (R) Utility  measures (S)  dan Regret  measures (R)  dari  setiap  alternatif  dihitung menggunakan rumus sebagai berikut :
∑ [ ( ) ( ) ] (6)
[ ( ) ( ) ] (7)
Nilai utility  measures (S)  diperoleh  menggunakan  persamaan(6)  sebagai berikut: SA1 = (0+0+1,5+1) =2,5 SA10 = (2,5+0+1,5+1) =5 SA2 = (2,5+2+0+2) =6,5 SA11= (2,5+2+1,5+2) =8 SA3 = (5+4+3+1) =13 SA12 = (5+4+3+2) =14 SA4 = (0+0+1,5+2) =3,5 SA13 = (0+0+1,5+2) =3,5 SA5 = (0+2+1,5+1) =4,5 SA14 = (5+2+1,5+0) =8,5 SA6 = (2,5+4+1,5+2) =10 SA15 = (2,5+4+0+2) =8,5 SA7 = (0+0+1,5+2) =3,5 SA16 = (0+0+1,5+2) =3,5 SA8 = (0+2+3+1) =6 SA17 = (0+2+1,5+2) =5,5 SA9 = (2,5+4+1,5+1) =9 SA18 = (0+4+1,5+2) =7,5 Nilai regret  measures (R)  ditentukan  menggunakan  persamaan  (7)  sebagai berikut:
R1=1,5 R6=4 R11=2,5 R16=2 R2=2,5 R7=2 R12=5 R17=2 R3=5 R8=3 R13=2 R18=4 R4=2 R9=4 R14=5 R5=2 R10=2,5 R15=4 f) Menghitung indeks vikor (Q)
Setiap  alternatif  i  dihitung  indeks  VIKOR-nya  menggunakan  rumus  sebagai berikut :
[ ]             [ ] (8) S - : min i (S i ) S + : max i (S i ) R - : min i (R i )
R + : max i (R i ) v  :  v  adalah veto yaitu rule dari  metode VIKOR digunakan  untuk menghitung indeks VIKOR yang bernilai 0,4; 0,5 atau 0,6.
Q A1 = ( ) * 0,5 +  ( ) * (1-0,5) = 1 Q A2 = ( ) * 0,5 +  ( ) * (1-0,5) = 0,683229814 Q A3 = ( ) * 0,5 +  ( ) * (1-0,5) = 0,043478261 Q A4 = ( ) * 0,5 +  ( ) * (1-0,5) = 0,885093168 Q A5 = ( ) * 0,5 +  ( ) * (1-0,5) = 0,841614907 Q A6 = ( )  * 0,5 +  ( ) * (1-0,5) = 0,316770186
dan begitu seterusnya hingga diperoleh nilai Q untuk seluruh alternatif.
g) Perangkingan alternatif
Pada  metode  VIKOR  perangkingan  alternatif  dilihat  berdasarkan  nilai  indeks vikor yang telah dicari dimana alternatif yang memiliki indeks VIKOR dengan nilai  terkecil  adalah  alternatif  yang  paling  efektif  dan  menduduki  peringkat pertama.
Tabel 5. Tabel Peringkat Indeks Vikor Asima Febriyanti Sitorus A1 1 Krisjon Simanjuntak A4 0,885093168 Ayu Anisa Zebua A7 0,885093168 Pitriani A13  0,885093168 Rudiansyah A16  0,885093168 Jayanti Siagian A5 0,841614907 Tiurma Simaremare A17  0,798136646 Paindoan Siahaan A10  0,748447205 Maylina Hasibuan A2 0,683229814 Angelica S.B Siahaan A8 0,633540373 Aini Safitri A11  0,618012422 Tari Darmiatik A18  0,425465839 Tania Purba A15  0,381987578 Tantrika Dewi A9 0,360248447 Anggi Fadila Sari Sitorus A6 0,316770186 Eliana Tampubolon A14  0,239130435 Rismauli Tamba A3 0,043478261 Lannyari A12  0
Dari tabel diatas diperoleh bahwa alternatif 12 (Lannyari) memiliki indeks vikor terkecil yaitu  0.  Sehingga  alternatif  12  (Lannyari)  merupakan  ranking  1  dalam  proses penyelesaian metode vikor.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan pada penelitian ini maka disimpulkan bahwa:
a) Hasil penelitian menunjukkan bawah metode Vikor membantu proses seleksi Siswa yang  berhak  menerima  beasiswa  dari  18  siswa  terbaik,  disini  metode  vikor merupakan metode yang sangat memberikan kemudahan bagi pihak sekolah dalam menentukan Siswa yang berhak mendapat beasiswa tesebut. Dengan adanya Sistem Pendukung  Keputusan  dapat  terhindar  dari  kesalahan  dalam  proses  pemberian beasiswa  kepada  siswa  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  dan  dapat memudahkan pihak panitia Sekolah dalam memilih siswa sesuai dengan ketentuan kriteria untuk diberikan beasiswa.
b) Metode  Vikor  dalam  mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan pemberian  beasiswa  kepada  siswa  dibutuhkan  kriteria  Nilai  rata-rata,  Rangking Kelas  ,  Tanggungan  Orang  Tua,  dan  Penghasilan  Orang  Tua.  Dimana  kriteria tersebut dilakukan normalisasi berdasarkan setiap kriteria.

## Daftar Pustaka
[1] S. Nurhalimah, T. Tampubolon, W. B. Berutu, J. Simarmata, And Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Pada Amik Stiekom Sumatera Utara Menggunakan Metode Vikor,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , Pp. 753–758, 2018.
[2] T. Imandasari, A. Wanto, And A. P. Windarto, “Analisis Pengambilan Keputusan Dalam  Menentukan  Mahasiswa  Pkl  Menggunakan  Metode  Promethee,”  Vol.  5, No. 3, Pp. 234–239, 2018.
[3] M.  Sianturi  And  S.  Wulan,  “Implementasi  Metode  Vikor  Untuk  Menentukan Bahan Kulit Terbaik Dalam Pembuatan Ikat Pinggang,” Vol. 5, No. 1, Pp. 56–60, 2018.
[4] N. Rofiqo, A. P. Windarto, And A. Wanto, “Penerapan Metode Vikor Pada Faktor Penyebab  Rendahnya  Minat  Mahasiswa  Dalam  Menulis  Artikel  Ilmiah,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , No. Mcdm, Pp. 228–237, 2018.
[5] A.  Andriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Decision  Tree  Dalam Pemberian  Beasiswa  Studi  Kasus :  Amik  ‘  Bsi  Yogyakarta  ,’”  Vol.  2013,  No. Sentika, 2013.
[6] U.  Terbuka,  S.  Informasi,  And  S.  S.  Bali,  “Penerapan  Metode  Vikor  Pada Pengambilan  Keputusan  Seleksi  Calon  Penerima  Beasiswa  Bidikmisi  Universitas Terbuka,” Vol. 2, No. 1, Pp. 24–35, 2018.
.