## PENERAPAN METODE TOPSIS SEBAGAI PENGUKURAN DALAM PENETAPAN KANDIDAT CALON PENERIMA KIP PADA PERGURUAN TINGGI SWASTA (PTS)
Eva Julia Gunawati Harianja
Progam Studi Manajemen Informatika Universitas Methodist Indonesia

## graziedamanik@gmail.com

## ABSTRACT
Education and teaching are the rights of every citizen as regulated in the 1945 Constitution which is written in article 31, paragraph (1). However, the high cost of education sometimes becomes an obstacle for economically disadvantaged people, so that many secondary graduates are unable to continue their education to higher education even though they have good academic potential. The government has tried to provide a solution to this problem by organizing the Smart Indonesia Program (PIP) in helping its citizens obtain the right to higher education, namely through the provision of KIP Lectures that can be submitted by students at PTN and PTS. Private universities which act as facilitators for students in submitting KIP Lecture applications are expected to be more selective in the candidate selection process so  that  the  distribution  of  assistance  is  right  on  target.  Determination  of  KIP  Lecture  recipients  based  on  certain criteria is often a problem in the decision-making process. To express the preferences of decision makers on the most desirable alternative, it can be done by applying the Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The TOPSIS method will be combined with fuzzy  logic to  determine the weight value for each criterion attribute, followed by a ranking process to select the best alternative, in this case a valid alternative as a beneficiary that  fits  the  criteria.  With  this  method,  it  is  hoped  that  the  assessment  process  will  be  more  precise  and  accurate because it is based on predetermined criteria and weights.

## Keywords: education, pts, kip, fuzzy, topsis

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  Tinggi  merupakan  satuan  pendidikan  yang menyelenggarakan  pendidikan  tinggi,  yang  dapat berbentuk  akademi,  politeknik,  sekolah  tinggi,  institut, atau universitas. Berdasarkan kepemilikannya, Perguruan Tinggi dibagi menjadi dua yaitu Perguruan Tinggi Negeri (PTN)  dan  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS).  Perguruan Tinggi  Swasta  (PTS)  dikelola  oleh  masyarakat  sesuai dengan  perundang-undangan  yang  berlaku,  yang penyelenggaraannya  di  awasi  oleh  suatu  lembaga Koordinasi  Perguruan  Tinggi  Swasta  yang  disebut Kopertis (Wikipedia). Dalam penyelenggaraanya keberadaan PTS selalu menjadi pilihan kedua bagi calon mahasiswa karena biaya pendidikan yang dianggap cukup mahal  bila  dibandingkan  dengan  biaya  pendidikan  di Perguruan  Tinggi  Negeri  (PTN).  Untuk  itu  PTS  harus berusaha untuk memberikan kemudahan bagi mahasiswa dalam  hal  biaya  kuliah  dengan  menyediakan  berbagai program bantuan uang kuliah yang salah satunya adalah program KIP Kuliah. Karena saat ini masih banyak PTS yang belum  menyelenggarakan  program bantuan berupa KIP  Kuliah  ini.  Sama  halnya  dengan  PTN  Diharapkan PTS  juga  mengadakan  program  KIP  Kuliah  ini, Setidaknya PTS dapat menjadi fasilitator bagi mahasiswa dalam  mendapatkan  bantuan  biaya  pendidikan  dari Pemerintah melalui KIP Kuliah. Karena dalam pengajuan bantuan KIP Kuliah ini dapat dilakukan dengan dua cara, yang  salah  satunya  adalah  Perguruan  Tinggi  dapat
mendaftarkan  mahasiswa  yang  sudah  diterima  dan melakukan  registrasi.  Oleh  karena  begitu  banyaknya mahasiswa    kurang  mampu  secara  ekonomi  yang  ingin mendapatkan  bantuan  dana  pendidikan  tersebut  dan mengajukan permohonan penerimaan KIP Kuliah, maka pemerintah maupun pihak terkait yang menyelenggarakan  program  tersebut,  diharapkan  lebih selektif  dalam  memilih  penerima  KIP  berdasarkan kriteria ataupun syarat tertentu. Khususnya PTS sebagai fasilitator  dapat  melakukan  seleksi  terhadap  kandidat calon  penerima  bantuan  KIP  Kuliah,  agar  bantuan pendidikan  tersebut  benar-benar  sampai  kepada  orang yang  tepat.    Metode  yang  dipakai  dalam  sistem pendukung    keputusan    penerimaan  KIP  Kuliah  adalah Technique  For Order Preference by Similarity to  Ideal Solution (TOPSIS)[1] . Metode  TOPSIS  dipilih  karena metode  TOPSIS  merupakan  suatu  bentuk  metode pendukung    keputusan    yang  didasarkan  pada  konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek  dari  solusi  ideal  positif  tetapi  juga  memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif yang dalam hal ini  akan  memberikan  rekomendasi  calon  penerima  KIP yang  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Untuk  membantu proses  pengambilan  keputusan  dalam  Penetapan Kandidat  Calon  Penerima  KIP  Pada  Perguruan  Tinggi Swasta  dalam  penelitian  ini  dapat  digunakan  metode TOPSIS.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membantu Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS)  dalam  memilih  para
kandidat  yang  akan  diajukan  sebagai  calon  penerima bantuan  KIP  yang  diselenggarakan  oleh  pemerintah melalui Pusat Layanan Pendidikan (Puslapdik) Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) dengan  menggunakan  metode  TOPSIS.  Diharapkan dengan  menggunakan  metode  ini  diharapkan  proses penentuan  kandidat  calon  penerima  bantuan  KIP  pada Perguruan Tinggi Swasta (PTS) dapat dilakukan  dengan baik,  sehingga  diperoleh  kandidat  yang  tepat  sesuai dengan kriteria yang dimilikinya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA Kartu Indonesia Pintar
Kartu  Indonesia  Pintar    (KIP)  suatu  bentuk  bantuan pemerintah dalam  membantu warganya  memperoleh  hak pendidikan tinggi. KIP Kuliah akan menjamin keberlangsungan kuliah dengan memberikan pembebasan biaya kuliah di perguruan tinggi dan bantuan biaya hidup bulanan  bagi  mahasiswa  yang  memenuhi  persyaratan ekonomi dan akademik.
Berdasarkan UU No 12/2012 tentang Pendidikan Tinggi, Pemerintah  Indonesia  berkewajiban  meningkatkan  akses dan  kesempatan  belajar  di  Perguruan  Tinggi  serta menyiapkan insan Indonesia yang cerdas dan kompetitif. Oleh  karena  itu  Pemerintah  akan  selalu  berupaya  untuk menjamin,  bahwa  anak  Indonesia  yang  kurang  mampu terutama  yang  memiliki  prestasi  akan  dapat  terus menempuh  pendidikan  hingga  jenjang  kuliah  melalui Program Indonesia Pintar (PIP)[6] .
Permendikbud  No  10  Tahun  2020  tentang  Program Indonesia Pintar, PIP diperuntukkan bagi mahasiswa yang diterima  di  Perguruan  Tinggi  termasuk  penyandang disabilitas dengan prioritas sasaran mahasiswa pemegang KIP,  mahasiswa  dari  keluarga  miskin/rentan  miskin dan/atau  dengan  pertimbangan  khusus,  mahasiswa afirmasi (Papua dan Papua Barat serta 3T dan TKI) serta mahasiswa  terkena  bencana,  konflik  sosial  atau  kondisi khusus.  Pemerintah  melalui  Puslapdik  Kemendikbud kembali  akan  menyalurkan  bantuan  untuk  melanjutkan pendidikan  tinggi  kepada  200  ribu  mahasiswa  penerima KIP  Kuliah  baru,  selain  terus  menjamin  penyaluran  KIP Kuliah  on  going  dan  Bidikmisi  on  going  sampai  masa studi selesai.[4][7]

## Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  multikriteria, yang  memberikan  sebuah  solusi  dari  sejumlah  alternatif yang  mungkin  dengan  cara  membandingkan  setiap alternatif dengan alternatif terbaik dan alternatif terburuk yang ada diantara alternatif-alternatif masalah. Metode ini menggunakan  jarak  untuk  melakukan  perbandingan tersebut.  TOPSIS  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Yoon dan  Hwang  pada    tahun    1981[8][9],  mereka mengembangkan  metode  TOPSIS  berdasarkan  intuisi yaitu  alternatif  pilihan  merupakan  alternatif  yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak
terbesar  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean [9].
Ada  beberapa  langkah  penyelesaian  yang  harus diperhatikan dalam metode TOPSIS[1] antara lain:
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
4. Menghitung separation measure
5. Menentukan jarak antara nilai setiap alternative dengan matriks solusi ideal positif dan negative
6. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternative

## Logika Fuzzy
Logika fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Lotfi  A. Zadeh.  Teori fuzzy memiliki  derajat  keanggotaan  dalam rentang  0(nol)  hingga  1(satu),  berbeda  dengan  logika digital yang hanya memiliki dua nilai yaitu 1(satu) atau 0 (nol). Logika fuzzy digunakan untuk menerjemahkan suatu besaran  yang  diekspresikan  menggunakan  bahasa ( linguistic ),  misalkan  besaran  kecepatan  laju  kendaraan yang  diekspresikan  dengan  pelan,  agak  cepat,  cepat  dan sangat cepat[3].
Himpunan  fuzzy  didasarkan  pada  gagasan  untuk memperluas  jangkauan  fungsi  karakteristik  sedemikian hingga fungsi tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. Nilai keanggotaannya menunjukkan bahwa suatu  item  tidak  hanya  bernilai  benar  atau  salah.  Nilai  0 menunjukkan salah, nilai 1 menunjukkan benar, dan masih ada nilai-nilai yang terletak antara benar dan salah. Jika X adalah suatu kumpulan obyek-obyek dan x adalah elemen dari X . Maka  himpunan fuzzy A yang memiliki domain X didefinisikan sebagai:
(1)
dimana nilai berada dalam rentang 0 hingga 1.
Fungsi-fungsi keanggotaan fuzzy yang umum digunakan diantaranya adalah: Fungsi keanggotaan segitiga, disifati oleh  parameter{ a,b,c }  yang  didefinisikan  sebagai berikut:
(2)
bentuk yang lain dari persamaan di atas adalah
} | )) ( , {( X x x x A A    ) ( x A                 x c 0 , , , 0 ) , , ; ( , c x b c-b c-x b x a b-a x-a a x c b a x segitiga
(3)
parameter  { a , b , c }  (dengan a < b < c )  yang  menentukan koordinat x dari ketiga sudut segitiga tersebut.

## III. METODE ANALISIS
Pada penerimaan  KIP kuliah  yang  yang diselenggarakan oleh  pemerintah  melalui  Kementrian  Pendidikan  dan Kebudayaan (Kemendikbud) terdapat beberapa persyaratan yang harus di penuhi oleh calon penerima atau mahasiswa,  yang  pada  dasarnya  calon  penerima  KIP Kuliah ini haruslah memiliki Potensi Akademik yang baik serta  memiliki  keterbatasan  ekonomi.  Untuk  itu,  dalam penentuan penerima bantuan KIP pada Perguruan Tinggi Swata (PTS) yang dibahas dalam penelitian ini diperlukan beberapa  kriteria  untuk  pengambilan  keputusan.  Adapun kriteria  yang  merupakan  syarat  dalam  penentuan penentuan  penerima  bantuan  KIP  yang  ditetapkan  oleh pemerintah melalui Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) yaitu Nilai Akadmeik (C1), Kondisi Atap Rumah (C2), Kondisi Dinding Rumah (C3), Kondisi  Lantai  Rumah  (C4),  Kondisi  MCK  (C5), Kepemilikan Rumah (C6), Jumlah Gabungan Penghasilan Orang  Tua  (C7)  dan  Jumlah  Saudara  Kandung  (C8) dengan  bobot  tingkat  kepentingan  kriteria  berdasarkan bilangan fuzzy, ditampilkan pada gambar 1 yaitu: Kurang Penting  (KP)=  0,  Penting  (P)=  0,5  dan  Sangat  Penting (SP)= 1.
Gambar 1. Skala Bobot Keterangan: KP = Kurang Penting P = Penting SP = Sangat Penting
Dalam proses pengambilan keputusan pemilihan kandidat penerima  bantuan  KIP  pada  Perguruan  Tinggi  Swasta (PTS) yang dibahas dalam penelitian ini akan dibuat tabel nilai  akhir  yang  menjadi  acuan  bagi  untuk  menentukan kandidat yang layak menerima bantuan KIP sesuai kriteria yang telah ditetapkan sebagai syarat penentuan penerima bantuan KIP. Data nilai akhir akan ditampilkan pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Tabel Nilai Akhir Nilai Akhir Predikat > 0,5 Rekomendasi 0,1 < NA ≤ 0,5 Tidak Rekomendasi

## Tabel Bobot Kriteria
Berdasarkan kriteria dan rating kecocokan setiap alternatif pada  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya,  maka penjabaran bobot setiap kriteria yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy akan ditampilkan pada tabel-tabel berikut:

## Nilai Akademik
Tabel 2. Tabel Bobot Kriteria Nilai Akademik Nilai Akademik (C1) Nilai >3.50 1 2.75 < x ≤ 3.50 0,5 ≤ 2.75 0

## Kriteria Atap Rumah
Tabel 3. Tabel Bobot Kriteria Atap Rumah Atap Rumah (C2 ) Nilai Rumbia 1 Seng 0,5 Genteng 0

## Kriteria Dinding Rumah
Tabel 4. Tabel Bobot Kriteria Dinding Rumah Dinding Rumah (C3 ) Nilai Papan/Anyaman bambu 1 Plesteran anyaman bambu 0,5 Tembok Plesteran 0

## Kriteria Lantai Rumah
Tabel 5. Tabel Bobot Kriteria Lantai Rumah Lantai Rumah (C4) Nilai Tanah 1 Plester 0,5 Tegel 0

## Kriteria MCK
Tabel 6. Tabel Bobot Kriteria MCK Kondisi MCK (C5 ) Nilai Terpisah/diluar rumah 1 Didalam rumah 0,5

## Kriteria Kepemilikan Rumah
Tabel 7. Tabel Bobot Kriteria Kepemilikan Rumah Kondisi Kepemilikan (C6 ) Nilai Kontrak/Sewa 1 Bukan Hak Milik 0,5 Hak Milik 0
                 0 , , min max ) , , ; ( b c x c a b a x c b a x segitiga

## Kriteria Penghasilan Orang Tua
Tabel 8. Tabel Bobot Kriteria Penghasilan Penghasilan (C7) Nilai <= 4 Juta 1 > 4 Juta 0

## Kriteria Jumlah Saudara
Tabel 9. Tabel Bobot Kriteria Jlh. Saudara Jumlah Saudara (C8 ) Nilai >= 3 1 2 0,5
1 0

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pembahasan tentang penentuan pemilihan kandidat penerima  bantuan  KIP  pada  Perguruan  Tinggi  Swasta (PTS)  menggunakan Technique  For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) menggunakan kasus sebagai berikut:

## Tabel 10. Data Mahasiswa Sebagai Kandidat Calon Penerima
Bantuan KIP
Berdasarkan data yang diperoleh, maka untuk mengetahui mahasiswa penerima  bantuan KIP  yang akan di tetapkan sebagai  kandidat  tersebut  perlu  dibuat  format  preferensi yang  ditransformasikan  dalam  bentuk  bilangan  fuzzy sebagai berikut:

## Tabel 11. Tabel Kecocokan Setiap Alternatif
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 0 1 1 1 1 0 1 0,5 A2 0 1 0,5 1 1 0 1 0 A3 0,5 0,5 0 1 0 0,5 1 0,5 A4 1 0 0 0 0 1 0 1 A5 1 0,5 1 1 0 0,5 1 1 A6 0,5 0,5 0,5 1 1 0 1 0,5 A7 0,5 0,5 0 1 0 1 1 1 A8 1 0 0 0 0 0 0 0,5 A9 0,5 0,5 0,5 1 0 1 1 1 A10 1 0,5 0 1 0 1 1 0,5
a. Penentuan normalisasi matriks keputusan
Dengan menggunakan rumus
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗2 𝑚 𝑖=1 (4)
X(i) dimana i = 1,2,3,4,5 dan 6 dengan i = 1,2,…,m dan j = 1,2,…,n
X1= √ 0 2 + 0 2 + 0 , 5 2 + 1 2 + 1 2 + 0 , 5 2 + 0 , 5 2 + 1 2 + 0 , 5 2 + 1 2 = 2,2360680
R 1.1 = 0 2,2360680 = 0 R 2.1 = 0 2,2360680 = 0
R 3.1 = 0,5 2,2360680 = 0,2236068 R 4.1 = 1 2,2360680 = 0,4472136 R 5.1 = 1 2,2360680 = 0,4472136 R 6.1 = 0,5 2,2360680 = 0,2236068 R 7.1 = 0,5 2,2360680 = 0,2236068 R 8.1 = 1 2,2360680 = 0,4472136 R 9.1 = 0,5 2,2360680 = 0,2236068 R 10.1 = 1
2,2360680 = 0,4472136
X2= √ 1 2 + 1 2 + 0 , 5 2 + 0 2 + 0 , 5 2 + 0 , 5 2 + 0 , 5 2 + 0 2 + 0 , 5 2 + 0 , 5 2 =1,8708287
X3= √1 2 + 0,5 2 + 0 2 + 0 2 + 1 2 + 0,5 2 + 0 2 + 0 2 + 0,5 2 + 0 2 =1,6583124
X4= √1 2 + 1 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2 = 2,8284271
X5= √1 2 + 1 2 + 0 2 + 0 2 + 0 2 + 1 2 + 0 2 + 0 2 + 0 2 + 0 2 = 1,7320508
X6= √0 2 + 0 2 + 0,5 2 + 1 2 + 0,5 2 + 0 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2
= 2,1213203
X7= √1 2 + 1 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2
= 2,8284271 X7= √1 2 + 1 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 0 2 + 1 2 + 1 2
= 2,8284271
X8= √0,5 2 + 0 2 + 0,5 2 + 1 2 + 1 2 + 0,5 2 + 1 2 + 0,5 2 + 1 2 + 0,5 2
= 2,2912878
Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan  pada  tiap-tiap elemen  bilangan  fuzzy  sesuai  dengan  rumus  yang ditentukan,  sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi seperti pada tabel 12 berikut:
Tabel 12. Tabel Matriks Ternormalisasi
b. Menentukan  matriks  keputusan  normalisasi terbobot.
Dengan menggunakan rumus 𝑉 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑉 𝑖𝑗 (5)
dengan i=1,2,3,..., m;dan j=1,2,3,... ,n; dan 𝑊 𝑗 adalah bobot referensi dari setiap kriteria.
Dimana  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  sudah  ditentukan sebelumnya sebagai berikut:
Tabel 13. Tabel Bobot Kriteria Kriteria Bobot Nilai Akademik 1 Kondisi Atap 0,5 Kondisi Dinding 0,5 Kondisi Lantai 0,5 MCK 1 Kepemilikan Rumah 1 Penghasilan 1 Jumlah Saudara 1
Tabel 14. Tabel Matriks Keputusan Ternormalisasi

## Terbobot
c. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan negatif

## Dengan menggunakan rumus
𝐴 = {(+ max  𝑉 𝑖𝑗 |𝐽∈𝐽,(min 𝑉 𝑖𝑗 |𝐽∈𝐽′),𝑖=1,2,3,…𝑚 )} (6) = ′{𝑣 1 + , 𝑣 2 + , 𝑣 𝑛 + } 𝐴 = {(− min  𝑉 𝑖𝑗 |𝐽∈𝐽,(max 𝑉 𝑖𝑗 |𝐽∈𝐽′),𝑖=1,2,3,…𝑚 )} (7) = ′{𝑣 1 − , 𝑣 2 − , 𝑣 𝑛 − }
Tabel 15. Tabel Solusi Ideal Positif  dan Negatif
d. Menghitung separation measure
solusi ideal positif  ( 𝑆 + ) dengan menggunakan rumus 𝑆 𝑖 + = √∑ (𝑉 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 (8)
dari solusi ideal negatif  ( 𝑆 − ) menggunakan rumus
𝑆 𝑖 − = √∑ (𝑉 𝑖𝑗 −  𝑉 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (9)
hasil  perhitungan  didapat  seperasi  (jarak)  solusi  ideal positif dan jarak solusi ideal negatif seperti pada tabel 16 berikut :
Tabel 16. Tabel Nilai Seperasi (Jarak) S+ S- 0,6854497 0,836385 0,7971359 0,764028 0,7715401 0,572085
0,8074162 0,782751 0,6377664 0,843237 0,6003546 0,792330 0,7014981 0,798001 0,9600845 0,497613 0,6510897 0,812116 0,6997990 0,802464
e. Hitung  kedekatan  relatif  dari  setiap  alternatif terhadap solusi ideal positif (ci+)
Dengan menggunakan rumus 𝑐 𝑗 + = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 − + 𝑆 𝑖 + (10)
dengan i = 1,2,3,..., m
Tabel 17. Tabel Kedekatan Relatif S+ S- C+ 0,6854497 0,836385 0,5495899 0,7971359 0,764028 0,4893965 0,7715401 0,572085 0,4257774 0,8074162 0,782751 0,4922443 0,6377664 0,843237 0,5693686 0,6003546 0,792330 0,5689228 0,7014981 0,798001 0,5321784 0,9600845 0,497613 0,3413693 0,6510897 0,812116 0,5550253 0,6997990 0,802464 0,5341701

## f. Perangkingan alternatif
Proses  perangkingan  terhadap  alternatif  dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh nilai tertinggi dari bobot kriteria yang telah di tentukan.
Tabel 18. Tabel Hasil Proses Perangkingan ALTERNATIF S+ S- C+ A5 0,6377664 0,843237 0,5693686 A6 0,6003546 0,792330 0,5689228 A9 0,6510897 0,812116 0,5550253 A1 0,6854497 0,836385 0,5495899 A10 0,6997990 0,802464 0,5341701 A7 0,7014981 0,798001 0,5321784 A4 0,8074162 0,782751 0,4922443 A2 0,7971359 0,764028 0,4893965 A3 0,7715401 0,572085 0,4257774 A8 0,9600845 0,497613 0,3413693
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  saat  melakukan perhitungan yang telah dilakukan, sehingga kandidat yang memperoleh  nilai  akhir  >  0,5    tersebut  akan direkomendasikan  sebagai  calon    penerima  bantuan  KIP oleh  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS).  Hasil  akhir  dari perhitungan  setelah  dilakukan  proses  perangkingan ditampilkan pada tabel 19 berikut:
Tabel 19. Tabel Hasil Akhir
NO KANDIDAT NILAI AKHIR KEPUTUSAN 1. Mhs 5 0,5693686 Rekomendasi 2. Mhs 6 0,5689228 Rekomendasi 3. Mhs 9 0,5550253 Rekomendasi 4. Mhs 1 0,5495899 Rekomendasi 5. Mhs 10 0,5341701 Rekomendasi 6. Mhs 7 0,5321784 Rekomendasi 7. Mhs 4 0,4922443 Tidak Rekomendasi 8. Mhs 2 0,4893965 Tidak Rekomendasi 9. Mhs 3 0,4257774 Tidak Rekomendasi 10. Mhs 8 0,3413693 Tidak Rekomendasi

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas,  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Bahwa Technique    For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) dapat diterapkan  pada  pengambilan  keputusan  yang melibatkan  banyak  pihak.  Proses  pengambilan keputusan  juga  sangat  bergantung  pada  kriteria preferensi yang dipilih.
2. Dapat  membantu  PTS  dalam  memecahkan  masalah perhitungan  dan  menentukan  kriteria  agar  lebih obyektif dalam pemilihan kandidat penerima bantuan KIP.
3. Penyelenggaraan KIP Kuliah pada PTS dapat menjadi salah  satu  ajang  promosi  terhadap  calon  mahasiswa yang memiliki keterbatasan ekonomi.
4. Untuk  kesempurnaan  metode  yang  digunakan  pada penelitian  ini,  diharapkan  agar  dikombinasikan  lagi dengan metode  madm lainnya  untuk  dapat meningkatkan akurasi pemilihan alternatif.

## VI. DATAR PUSTAKA
[1]. Bhutia, P. W. & Phipon, R., 2012. Application of AHP and TOPSIS  Method  for  Supplier  Selection  Problem. OSR Journal of Engineering, 2(10),
[2]. Hwang, C.L.; Yoon, K, (1981) Multiple Attribute Decision Making  Method:  Methods  and  Applications New  York: Springer-Verlag
[3]. L.  A.  Zadeh,  “Fuzzy  Sets  As  A  Basis  For  A  Theory  Of PossibilitY,” p. 26.
[4]. Permendikbud No 10 Tahun 2020
[5]. Tzeng,  G.-H.  &  Huang,  J.-J.,  2011. Multiple  Attribute Decision  Making:  methodsand  applications. Boca  Raton: CRC Press.
[6]. Undang Undang No 12 Tahun 2012 [7]. Undang Undang Dasar Tahun 1945 pasal 31, ayat (1).
[8]. www.wikipedia.org diakses pada bulan juli 2021 [9]. Yoon,  K.P.  and  Hwang,  C.L.  1995.  Multiple  Attribute Decision  Making:  An  Introduction,  Sage  Publications, Thousand Oaks, CA.