## Analisis Sensitivitas AHP-SAW dan ROC-SAW dalam Pengambilan Keputusan Multikriteria
I Gede Iwan Sudipa 1* , Ida Ayu Dwi Puspitayani 2
1,2 Teknik Informatika - STMIK STIKOM Indonesia

## A B S T R A K
Beasiswa  merupakan  salah  satu  upaya  yang  dilakukan pemerintah  dalam  mendorong  dan  membantu  potensi  kemajuan pendidikan  di  negara  Indonesia,  salah  satunya  adalah  beasiswa Peningkatan  Prestasi  Akademik(PPA)  sehingga  diperlukan  seleksi penerima beasiswa untuk menentukan penerima beasiswa yang sesuai dengan  kriteria  penilaian.  Permasalahan  seleksi  beasiswa  termasuk kedalam  permasalahan Multi  Attribute  Decision Making  (MADM). Penelitian  ini  menganalisis  masalah  MADM  yaitu  pemberian  beasiswa dengan  menggunakan  kombinasi  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP), Simple  Additive Weighting(SAW)  dan  model  pemberian  bobot Rank  Order Centroid(ROC).  Pengujian  metode  yang  sesuai  dilakukan dengan  melakukan  analisis  sensitivitas  untuk  mengetahui  kombinasi metode  yang  paling  sensitif  dalam  menghasilkan  perankingan  akhir penerima beasiswa. Dari hasil pengujian analisis sensitivitas kombinasi ROC-SAW  menghasilkan  nilai  sensitivitas  terkecil  dengan  nilai 0.000144,  dan  dari  18  percobaan  perubahan  bobot  yang  dilakukan untuk  mengetahui  perubahan  ranking  hasil  akhir  didapatkan  hasil bahwa  metode  AHP-SAW  menghasilkan  perubahan  ranking  dengan persentase  80,56%  dari  ranking  awal,  dan  ROC-SAW  menghasilkan perubahan ranking dengan persentase 90,83% dari ranking awal.

## A B S T R A C T
Scholarship  is  one  of  the  efforts  made  by  the  government  in  encouraging  and  assisting  the potential  for  advancement  of  education  in  the  country  of  Indonesia,  one  of  which  is  an  Academic Achievement  Improvement  scholarship  (PPA)  so  that  scholarship  recipient  selection  is  needed  to determine  scholarship  recipients  in  accordance  with  the  assessment  criteria.  Scholarship  selection issues are included  in  the  Multi  Attribute Decision  Making (MADM)  problem. This study analyzes the MADM problem of scholarships by using a combination of Analytical Hierarchy Process (AHP), Simple Additive Weighting (SAW) and Rank Order Centroid (ROC) weighting models. Testing the appropriate method is done by conducting a sensitivity analysis to determine the combination of the most sensitive methods  in  producing  the  final  ranking  of  scholarship  recipients.  From  the  results  of  testing  the sensitivity  analysis  of  the  combination  of  ROC-SAW  produces  the  smallest  sensitivity  value  with  a value of 0.000144, and from 18 trials of weight changes carried out to determine changes in the final ranking  results  obtained  that the  AHP-SAW method  results  in  ranking  changes  with  a  percentage  of 80.56%  from  the  initial  ranking  ,  and  ROC-SAW  resulted  in  ranking  changes  with  a  percentage  of 90.83% from the initial ranking.
Copyright © Universitas Pendidikan Ganesha. All rights reserved.
* Corresponding author.
E-mail addresses: iwansudipa@stiki-indonesia.ac.id (I Gede Iwan Sudipa)

## A R T I C L E I N F O
Article history: Received 19 April 2019 Received in revised form 10 May 2019 Accepted 12 June 2019 Available online 25 July 2019
Kata Kunci: Analisis Sensitivitas, AHP- SAW, ROC-SAW, Multikriteria
Keywords: Sensitivity Analysis, AHP- SAW, ROC-SAW, Multi Criteria

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  merupakan  sektor  utama  yang  mendorong  perkembangan  kemajuan  suatu  bangsa, khususnya  bangsa  Indonesia.  Pendidikan  dinilai  sangat  penting,  namun  terkadang  tidak  semua  orang dapat  menempuh  pendidikan  yang  diharapkan.  Untuk  mengatasi  masalah  tingginya  biaya  pendidikan, maka  Direktorat  Jenderal  Tinggi  Kementrian  Pendidikan  Nasional  dan  Kebudayaan  melalui  perguruan tinggi  negeri  atau  swasta,  yayasan  atau  perusahaan  swasta,  mengalokasikan  dana  untuk  memberikan bantuan  biaya  pendidikan  kepada  mahasiswa  yang  orangtuanya  tidak  mampu  untuk  membiayai  dan mahasiswa  yang  mempunyai  prestasi  tinggi,  baik  akademik  maupun  non  akademik  dalam  bentuk beasiswa. Menurut Pedoman Beasiswa dan Bantuan Biaya Pendidikan PPA (Jenderal, Dan, Riset, & Tinggi, 2015)  menjelaskan  bahwa  beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA)  adalah  dukungan  biaya pendidikan  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  untuk  mengikuti  dan/atau  menyelesaikan  pendidikan tinggi berdasarkan pertimbangan utama prestasi dan/atau potensi akademik, sedangkan Bantuan Biaya Pendidikan Peningkatan Prestasi Akademik (BBP PPA) adalah dukungan biaya pendidikan yang diberikan kepada  mahasiswa  untuk  mengikuti  dan/atau  menyelesaikan  pendidikan  tinggi  berdasarkan pertimbangan utama keterbatasan kemampuan ekonomi.
Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  penentuan  keputusan  adalah Multi  Attribute  Decision Making (MADM), MADM merupakan bagian dari metodologi Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang secara  khusus  digunakan  dalam  penentuan  keputusan  dengan  banyak  kriteria,  atribut  serta  banyak alternatif(C.  H.  Yeh,  2003).  Didalam  model  MCDM  terdapat  beberapa  metode  yaitu  Analytic  Hierarchy Process (AHP), Rank Order Centroid (ROC) dan Simple Additive Weighting (SAW) yang  dapat digunakan dalam penentuan keputusan, AHP dan ROC merupakan metode yang digunakan untuk penentuan bobot kriteria,  subkriteria,  dan  atribut(C.  Yeh  &  Willis,  2001).  SAW  merupakan  metode  perankingan  yang didasarkan  atas  penjumlahan  terbobot.  Gabungan  dari  ketiga  metode  tersebut  diharapkan  dapat menghasilkan  keputusan  yang  obyektif  serta  dapat  memberikan  perbandingan  hasil  dengan  hasil  yang dibuat  pengambil  keputusan,  hasil  dari  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  bukan  menggantikan keputusan  pengambil  keputusan  melainkan  membantu  pengambil  keputusan  dalam  melakukan perbandingan hasil.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  seleksi  pemberian  beasiswa  dengan menggunakan kombinasi metode AHP-SAW dan ROC-SAW, serta menentukan metode yang sesuai dengan penyelesaian dan pengujian analisis sensitivitas untuk setiap metode.

## 2. Metode

## A. Prosedur AHP
Prosedur  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  adalah  :  menentukan  kriteria  dari  alternatif-alternatif yang kemudian menyusunnya menjadi satu  hirarki. Membuat matriks pairwise comparison berdasarkan kriteria dan alternatif dengan skala penilaian sehingga akan diperoleh nilai pendapat dalam bentuk angka, skala perbandingan.  Prosedur dasar AHP terdiri dari beberapa langkah  sebagai berikut(Chun, Huang, & Wang, 2009):
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Tabel 1 . Matriks Perbandingan Berpasangan
K K1 K2 ... Kn K1 b11 b12 ... b1n K2 b21 b22 ... b2n ... ... ... Bij ... Kn bn1 bn2 ... bnn
Mengalikan  masing-masing  element  pada  masing-masing  baris  matriks  perbandingan,  dan hasilnya adalah M i dengan menggunakan persamaan M i =
i = 1,2,...,n (1) 2. Menghitung n akar pangkat dari Mi dengan persamaan = , i = 1,2,...,n (2)
3. Melakukan normalisasi terhadap   dengan persamaan W i =   / , i = 1,2,...,n (3)
4. Mencari nilai lamda maks. Menurut Saaty[8], mencari λ maks dapat menggunakaan persamaan λ maks =

## 5. Cek Consistency Index (CI)
Mencari nilai CI ( Consistency Index ) dengan persamaan  CI =
(5)
6. Mencari Nilai RI disesuaiakan dengan nilai Random Index yang dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini.
Gambar 1. Random Index (RI)
7. Mencari CR ( Consistency Ratio ) CR =
(6)
Jika nilai CR < 0.1 berarti data perbandingan yang dibuat sudah konsisten.

## B. ROC ( Rank Order Centroid )
Perhitungan Rank  Order  Centroid digunakan  untuk  menentukan  bobot  pengganti  ( elicitation weight )  dari  urutan  prioritas  atribut  yang  ditentukan  oleh  pengambil  keputusan,  ROC  didasarkan  pada tingkat kepentingan atau prioritas yang biasanya dibentuk dengan pernyataan “atribut ke-1 lebih penting dari  atribut  ke-2,  yang  lebih  penting  dari  kriteria  ke-3  dan  seterusnya  hingga  atribut  ke-n”(Barron  & Barrett, 1996).
Dalam perhitungan ROC , untuk menentukan bobot maka diberikan aturan : W 1 ≥ W 2 ≥ W 3 ≥ ... ≥ W n ≥ 0; (7) Dimana W 1 merupakan  bobot  untuk  semua  kriteria C 1 ,  sehingga  nilai W 1 sampai W j dapat ditentukan sebagai berikut :
W 1 = ( )/K (8)
W 2 = ( )/K
W j = ( )/K
Secara  umum  jika  K  adalah  jumlah  kriteria,  maka  nilai  bobot  kriteria  ke-j  dirumuskan  dengan mengalikan 1/K dengan jumlah total 1/ i , dimana i = 1,2,3..,j,  sebagai berikut :
W j (9)
Keterangan: Wj = nilai pembobotan atribut ke- j K = jumlah atribut i = nilai urutan prioritas atribut

## C. SAW ( Simple Additive Weighting )
Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke dalam  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Metode  SAW mengharuskan  pembuat  keputusan  menentukan  bobot  bagi  setiap  atribut.  Skor  total  untuk  alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut  harulah  dimensi  dalam  arti  telah  melewati  proses  normalisasi  matriks  sebelumnya(Fishburn, 1967).
Pada  penelitian  ini  tentang  seleksi  pemberian  beasiswa,  maka  mahasiswa  yang  memiliki  nilai akhir  tertinggi  yang  akan  menjadi  prioritas  sebagai  alternatif  terbaik  penerima  beasiswa  PPA  ataupun BBP. Terdapat tahapan-tahapan yang harus dilakukan, yaitu :

## 1. Penentuan nilai kriteria
Perhitungan dilakukan dengan menggunakan persamaan :
(10)
Keterangan : NK  : Nilai total tiap kriteria SK  : Nilai subkriteria X  : Besar bobot preferensi
2. Membuat matriks keputusan
Matriks keputusan dibuat berdasarkan jumlah elemen (n) kriteria dan jumlah alternatif.
3. Normalisasi Matriks
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  X  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Perhitungan untuk melakukan normalisasi matriks disesuaikan dengan persamaan
r ij = jika atribut termasuk keuntungan (11)
r ij =
jika atribut termasuk biaya
Keterangan : r ij = rating kinerja ternormalisasi MaxX i
j = nilai maksimum elemen tiap kriteria MinX ij = nilai minimum elemen tiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah yang terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah yang terbaik 4. Perhitungan nilai akhir dan perankingan Dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari setiap alternatif A i pada atribut C j , i = 1,2,...m dan j = 1,2,..,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai berikut : (12)
Keterangan : V i = rangking untuk setiap alternatif w j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai V i lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## D. Sensitifitas
Uji  sensitifitas  dilakukan  untuk  mengetahui  dan  mendapatkan  hasil  dari  perbandingan  metode AHP-SAW dan metode ROC-SAW untuk mengetahui metode yang lebih sensitif terhadap perubahan bobot serta perubahan ranking dalam suatu metode(Widaningsih, 2017).
Uji  sensitivitas  pada  penelitian  ini  berdasarkan  nilai  rentang  terkecil  dari  beberapa  nilai  dan variabel yang ada dalam proses regresi, uji sensitivitas tahap pertama dilakukan dengan tiga proses yaitu (Kusmiyanti, Richa Dwi, Suliatun, 2017) :
Pertama,  penentuan  sensivitas  dilakukan  dengan  mengurangi  nilai  alternatif  pertama  dengan nilai alternatif kedua. Secara umum dirumuskan dengan:
Jumlah Sensitivitas = (13)
Dimana: Xa = Nilai Alternatif Pertama Xb = Nilai Alternatif Kedua
Kedua, penentuan sensivitas dilakukan dengan membagi nilai alternatif pertama dengan jumlah total nilai keseluruhan alternatif. Secara umum dirumuskan dengan:
Jumlah Sensitivitas = (14)
Dimana: Xi = nilai alternatif ke-i X = nilai alternatif
Ketiga,  penentuan  sensitivitas  ini  dilakukan  dengan  menjumlahkan  nilai  alternatif  pertama dengan nilai alternatif kedua, lalu dibagi dua. Secara umum dirumuskan dengan:
Jumlah sensitivitas =
(15)
Dimana: Xa = nilai alternatif pertama Xb = nilai alternatif kedua
Selanjutnya perhitungan uji sensitifitas menggunakan derajat sensitifitas (Sj) di setiap atribut (C. H. Yeh, 2002)(Kusumadewi & Hartati, 2007), langkah uji sensitifitas sebagai berikut :
1. Menentukan semua bobot atribut, Wj =1 (nilai awal bobot), dengan j=1,2....n(banyaknya atribut).
2. Merubah  bobot  atribut  dalam  range  nilai  1  –  2,  dan  menaikkan  nilai  bobot  mulai  dari  0,1  dan seterusnya dengan bobot atribut yang lainnya tetap sesuai bobot awal.
3. Mengimplementasikan pada metode AHP-SAW dan metode ROC-SAW untuk bobot atribut yang telah ditentukan pada Tabel 4.
4. Menghitung  prosentase    perubahan  ranking  dengan  cara  membandingkan  seberapa  perubahan ranking yang terjadi jika dibandingkan dengan kondisi pada saat bobot sama yaitu Wj = 1 (nilai bobot awal).

## E. Persentase Perubahan Ranking
Persentase  perubahan  ranking  metode  AHP-SAW  dan  ROC-SAW  digunakan  untuk  melihat  hasil akhir dari proses analisis sentivitas, perhitungan persentase menggunakan rumus sebagai berikut (Syaka & Mulyanto, 2019):
(16)
Keterangan : T = total akhir perubahan ranking alternatif I = total perubahan bobot A = jumlah atribut atau kriteria yang digunakan

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan sekunder yaitu data pendaftar beasiswa PPA mahasiswa STMIK STIKOM Indonesia tahun 2016/2017 sebanyak 22  mahasiswa  dari  2 program studi yaitu teknik informatika dan sistem komputer sebagai alternatif penerima beasiswa(I Gede Iwan  Sudipa,  2018).  Syarat-syarat  yang  dijadikan  parameter  penelitian  atau  kriteria  yaitu  IPK  (C1), Prestasi  Akademik  (C2),  Jumlah  Semester  (C3),  Prestasi  Non  Akademik  (C4),  Keaktifan  Organisasi  (C5), Jumlah Seminar bidang Teknologi Informasi yang diikuti (C6), Jumlah Penghasilan Orangtua (C7), Jumlah Tanggungan  Orangtua(C8),  dan  Daya  Listrik  (C9).  Sesuai  dengan  teknik  analisis,  langkah  pertama  yang dilakukan adalah menentukan prioritas bobot dengan metode AHP dan metode ROC :

## Tabel 2 . Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C1 1 2 3 2 2 3 3 3 3 C2 2 1 3 2 2 3 3 3 3 C3 0,5 0,5 1 2 2 2 3 3 3 C4 0,33 0,33 0,5 1 2 3 3 3 3 C5 0,5 0,5 0,5 0,5 1 2 2 2 2 C6 0,5 0,5 0,5 0,33 0,5 1 2 2 2 C7 0,33 0,33 0,33 0,33 0,5 0,5 1 2 3 C8 0,33 0,33 0,33 0,33 0,5 0,5 0,5 1 2 C9 0,33 0,33 0,33 0,33 0,5 0,5 0,33 0,5 1 Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C1 1 2 3 2
2
3 3 3 3 C2 2 1 3 2 2 3 3 3 3 C3 0,5 0,5 1 2 2 2 3 3 3 C4 0,33 0,33 0,5 1 2 3 3 3 3 C5 0,5 0,5 0,5
0,5
1 2 2 2 2 C6 0,5 0,5 0,5 0,33 0,5 1 2 2 2
Untuk  menentukan  bobot  prioritas  kriteria  menggunakan  rumus(3),  sehingga  bobot  yang dihasilkan sebagai berikut :
a. IPK (C1) = 0,22141
b. Prestasi Akademik (C2) = 0,189802
c. Jumlah Semester (C3)= 0,135876
d. Prestasi Non Akademik (C4)= 0,133335
e. Keaktifan Organisasi (C5) = 0,095452
f. Jumlah Seminar bidang Teknologi Informasi yang diikuti (C6) = 0,071481
g. Jumlah Penghasilan Orangtua (C7)= 0,061277
h. Jumlah Tanggungan Orangtua(C8)= 0,050215
i. Daya Listrik (C9)= 0,041151
Untuk mencari nilai λ maks menggunakan rumus(4), perhitungannya sebagai berikut : λ maks = (( 1 + 2 + 0,5+ 0,33+ 0,5+ 0,5+ 0,33+ 0,33+ 0,33) x 0,22141) + ((2 + 1 + 0,5 + 0,33 + 0,5 + 0,5 + 0,33 + 0,33 +0,33) x 0,189802) + (( 3 + 3 + 1 + 0,5 + 0,5 + 0,5 0,33 + 0,33 +0,33) x 0,135876)+ (( 2 + 2 + 2 + 1 + 0,5 + 0,33 + 0,33 + 0,33 +0,33) x 0,133335) + ) + (( 2 + 2 + 2 + 2+ 1 + 0,5 + 0,5 + 0,5 + 0,5) x 0, 0,095452) + (( 3 + 3 + 2 + 3 + 2 + 1 + 0,5 + 0,5 + 0,5) x 0,071481) + (( 3 + 3 + 3 + 3 + 2 + 2 + 1 + 0,5 + 0,33) x 0,061277) + (( 3 + 3 + 3 + 3 + 2 + 2 + 2 + 1 + 0,5) x 0,050215) + (( 3 + 3 + 3 + 3 + 2 + 2 + 3 + 2 + 1) x 0.041151)    = 9,601927
Selanjutnya  menghitung Consistency  Index (CI)  menggunakan  rumus(5),  perhitungannya  sebagai berikut :
Menghitung Consistency Ratio (CR) menggunakan rumus(6). Ratio index (RI) yang digunakan adalah 1,45 karena jumlah kriteria (n) = 9, perhitungan CR sebagai berikut :
CR = , nilai CR menunjukkan ≤ 0,1 yang menunjukkan konsisten.
Untuk menentukan bobot kriteria dengan model ROC maka urutan peringkat atribut atau kriteria sudah diketahui dan sudah diprioritas dari kriteria dengan prioritas ke-1, prioritas ke-2 sampai prioritas ke-n(I  Gede Iwan Sudipa, 2018).  Perhitungan Bobot Kriteria dengan metode ROC  menggunakan rumus (8) dan rumus (9), sehingga didapatkan hasil nilai bobot setiap kriteria seperti ditunjukkan pada Tabel 3, sebagai berikut.
Tabel 3 . Hasil Perhitungan Bobot Metode ROC
Kriteria Bobot C1 W 1 =   x = 0,31433 C2 W 2 =   x = 0,20322 C3 W 3 =   x =  0,14766 C4 W 4 =   x =  0,11063 C5 W 5 =   x =  0,08285 C6 W 6 =   x =  0,06063 C7 W 7 =   x =  0,04211 C8 W 8 =   x =  0,02623 C9 W 9 =   x =  0,01235
Tabel 4 . Hasil Nilai Bobot Metode AHP dan Metode ROC
Kriteria Nilai Bobot AHP Nilai Bobot ROC Perbandingan bobot Perbandingan bobot (%) C1 0,22141 0,31433 0,09292 9% C2 0,189802 0,20322 0,013418 1% C3 0,13588 0,14766 0,01178 1% C4 0,133335 0,11063 0,022705 2% C5 0,09545 0,08285 0,0126 1% C6 0,07148 0,06063 0,01085 1% C7 0,06128 0,04211 0,01917 2% C8 0,05022 0,02623 0,02399 2% C9 0,04115 0,01235 0,0288 3% Sumber data diolah 2017
Perhitungan  bobot  dihitung  dengan  rumus  (1)  sampai  (9).  Perbandingan  bobot  didapatkan dengan menghitung selisih kenaikan bobot tiap kriteria yang dihasilkan oleh metode AHP dan ROC.
Gambar 2. Perbandingan Nilai Bobot Metode AHP dan ROC
Pada Tabel 5 menunjukkan data mahasiswa pemohon beasiswa PPA tahun 2017 yang terdiri dari 22 mahasiswa dan 9 kriteria penilaian, nilai alternatif pada setiap kriteria sudah diskoring kedalam angka.
Tabel 5 . Data Mahasiswa Pemohon Beasiswa PPA tahun 2017
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Mahesa 3,81 0,91333333 6 0,0625 2 1 5 1 2 Ester 3,95 0,31333333 6 0,0625 2 2 3 1 2 Lely 3,82 0,04 4 0,29166 7 2 2 1 2 2 Lestari 3,71 0,51333333 4 0,0625 2 2 2 2 2 Lina 3,9 0,04 4 0,4375 2 2 2 2 2 Yoseph 3,75 0,04 4 0,27083 3 2 1 3 2 2 Julius 3,79 0,04 4 0,27083 3 2 1 1 3 2 Christopher 3,86 0,04 6 1,04166 7 2 1 2 2 2 Rahmawati 3,58 0,04 6 0,54166 7 2 2 1 1 2 Jonathan 3,38 0,04 6 2,08333 3 2 1 1 1 2 Yusuf 3,52 1,28333333 4 0,0625 2 2 2 2 2 Dian 3,48 0,04 6 0,27083 3 2 2 1 1 2 Ayudani 3,88 0,47 4 0,0625 2 2 3 2 2 Ita Miranti 3,65 0,04 4 1,5625 2 2 1 3 2 Yulia 3,66 0,04 4 0,27083 3 2 2 2 2 2 Wirawan 3,7 0,18 6 0,0625 2 1 3 2 2 Dessie 3,51 0,04 4 0,29166 7 2 2 5 2 2 Juniastini 3,96 0,18 4 0,0625 2 2 2 3 2 Selfiana 3,69 0,31333333 4 0,0625 2 2 2 2 2 Prasetya 3,36 0,18 6 0,0625 2 2 3 2 2 Caniartana 3,37 0,04 4 0,0625 2 1 2 2 2 Juliana 3,34 0,04 4 0,0625 2 1 2 1 2 Sumber data diolah 2017
Untuk  menentukan  hasil  akhir  perankingan  maka  digunakan  metode  SAW  dengan  rumus  (10) sampai (12) sehingga didapatkan hasil perankingan pada Tabel 6, sebagai berikut :
Tabel 6 . Hasil Perankingan Metode AHP-SAW dan Metode ROC-SAW
Alternatif Hasil Akhir Metode AHP- SAW Ranking Hasil Akhir Metode ROC-SAW Ranking Mahesa 0,722793073 3 0,7744 2 Ester 0,685792868 6 0,703972 3 Lely 0,62321768 11 0,605219 17 Lestari 0,641766946 9 0,667694 8 Lina 0,60638556 14 0,627735 14 Yoseph 0,541378684 20 0,585085 19 Julius 0,576097315 18 0,58016 20 Christopher 0,652367745 8 0,675547 6 Rahmawati 0,696198593 4 0,63992 12 Jonathan 0,747943669 1 0,675596 5 Yusuf 0,745024939 2 0,774544 1 Dian 0,673273881 7 0,617601 15
Alternatif Hasil Akhir Metode AHP- SAW Ranking Hasil Akhir Metode ROC-SAW Ranking Ayudani 0,634650189 10 0,682748 4 Ita Miranti 0,686677889 5 0,667952 7 Yulia 0,582299971 17 0,599834 18 Wirawan 0,591247276 16 0,641442 11 Dessie 0,556863479 19 0,6143 16 Juniastini 0,598076463 15 0,643497 10 Selfiana 0,611069181 12 0,634436 13 Prasetya 0,607977826 13 0,644769 9 Caniartana 0,517011603 22 0,535437 21 Juliana 0,540441754 21 0,524312 22 Sumber data diolah 2017
Perbedaan hasil disebabkan oleh hasil perhitungan bobot yang dihasilkan oleh metode AHP dan Metode ROC, sehingga memberikan perbedaan ketika digunakan dalam perhitungan akhir metode SAW, dapat dilihat pada pada hasil perhitungan metode AHP-SAW urutan ranking 10 mahasiswa terbaik yaitu : Jonathan > Yusuf > Mahesa > Rahmawati > Ita Miranti > Ester > Dian > Cristopher > Lestari > Ayudani Sedangkan untuk hasil perhitungan ROC-SAW urutan ranking 10 mahasiswa terbaik yaitu : Yusuf > Mahesa > Ester > Ayudani > Jonathan > Cristopher >Ita Miranti > Lestari > Prasetya> Juniastini Terdapat  perbedaan  hasil  perankingan  dikarenakan  perbedaan  bobot  kriteria  yang  dihasilkan oleh metode AHP dan ROC, sehingga mempengaruhi nilai akhir 10 alternatif mahasiswa terbaik.

## A. Analisis Sensitivitas
Tahap pertama dilakukan pengujian analisis sensitivitas untuk metode AHP-SAW dan ROC-SAW pada Tabel 7, pengujian analisis sensitivitas akan dilakukan melalui tiga proses sesuai dengan rumus (13) sampai (16), sehingga didapatkan hasil sebagai berikut :

## Tabel 7 . Hasil Uji Sensitivitas
Metode Sensitivitas I Sensitivitas II Sensitivitas III AHP-SAW 0.002919 1.07355 0.746484 ROC-SAW 0.000144 0.054869 0.774472
Gambar 3. Hasil Nilai Sensitvitas
Dari  gambar  2  dapat  diketahui  bahwa  dari  tiga  proses  sensitivitas  bahwa  nilai  sensitivitas terkecil didapatkan metode ROC-SAW yaitu sensitivitas I  dengan nilai 0.000144,  sehingga metode ROC- SAW lebih sesuai untuk kasus yang diselesaikan.
Analisis sensitivitas selanjutnya dilakukan dengan  menggunakan derajat sensitifitas (Sj) di setiap atribut, nilai setiap bobot kriteria akan dirubah dengan rentang  1  – 2, dengan jumlah W =1. Perubahan bobot  kriteria  dimulai  dengan  menambahkan  0.5  kemudian  1  pada  kriteria  ke-1  dan  selanjutnya, sementara  kriteria  lainnya  masih  menggunakan  bobot  awal.  Perubahan  bobot  ini  ditujukan  untuk mengetahui perubahan ranking pada setiap metode.
Jumlah  prosentase  perubahan  ranking  dengan  metode  AHP-SAW  dan  ROC-SAW  dalam  kasus pemberian beasiswa, dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 8 . Hasil Perubahan Ranking
Bobot Kriteria Jumlah Perubahan Ranking AHP-SAW ROC-SAW Kriteria 1 + (0,5) 17 15 Kriteria 1 + (1) 16 17 Kriteria 2 + (0,5) 15 18 Kriteria 2 + (1) 14 17 Kriteria 3 + (0,5) 13 19 Kriteria 3 + (1) 13 18 Kriteria 4 + (0,5) 14 18 Kriteria 4 + (1) 16 17 Kriteria 5 + (0.5) 19 19 Kriteria 5 + (1) 19 19 Kriteria 6 + (0,5) 17 18 Kriteria 6 + (1) 17 19 Kriteria 7 + (0,5) 18 19 Kriteria 7 + (1) 17 19 Kriteria 8 + (0,5) 13 19 Kriteria 8 + (1) 14 18 Kriteria 9 + (0,5) 19 19 Kriteria 9 + (1) 19 19 Jumlah 290 327
B. Perhitungan Total Perubahan Ranking
Menghitung total perubahan ranking yaitu menjumlahkan perubahan ranking metode AHP-SAW dan ROC-SAW pada setiap perubahan bobot kriteria sesuai dengan rumus(16), sehingga didapatkan hasil sebagai berikut :
Presentase perubahan ranking metode AHP-SAW
=  80,56%

## Persentase perubahan ranking metode ROC -SAW
= 90,83%

## 4. Simpulan dan Saran
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diberikan  kesimpulan, yaitu : 1) Hasil perankingan mahasiswa pemohon beasiswa tahun 2017 menggunakan metode AHP-SAW mendapatkan  alternatif  terbaik  yaitu  Jonathan  dengan  nilai  0.747943669  dan  alternatif  terbaik menggunakan  metode  ROC-SAW  yaitu  Yusuf  dengan  nilai  0.774544.  Perbedaan  hasil  perankingan disebabkan  karena  bobot  preferensi  kriteria  yang  dihasilkan  berbeda  dari  metode  AHP  dan  ROC.    2) Pengujian analisis sensivitas dengan menggunakan tiga proses menunjukkan metode ROC-SAW memiliki sentivitas lebih kecil dibandingkan metode AHP-SAW yaitu nilai terkecil 0.000144, sehingga metode ROC- SAW  lebih  sesuai  untuk  kasus  yang  diselesaikan.  3)  Pengujian  analisis  sensitivitas  dengan  perubahan bobot dengan 18 percobaan perubahan bobot dengan jumlah kriteria yang  berbeda menyatakan bahwa metode ROC-SAW menghasilkan jumlah perankingan sebesar 290 dengan jumlah persentase 80.56% dan
metode  AHP-SAW  menghasilkan  jumlah  perubahan  ranking  sebesar  327  dengan  jumlah  persentase 90.83%.  Metode ROC-SAW memiliki perubahan ranking dan sensitivitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan AHP-SAW.
Saran  yang  dapat  diberikan  yaitu  adanya  perbandingan  dengan  metode  MCDM  ( Multi  Criteria Decision Making ) lainnya dan dapat dilakukan analisis sensitivitas setiap metode serta melakukan analisis sensitivitas kriteria.

## Daftar Rujukan
Barron, F. H., & Barrett, B. E. (1996). The efficacy of SMARTER - Simple Multi-Attribute Rating Technique Extended to Ranking. Acta Psychologica , 93 (1–3), 23–36.
Chun,  Y.,  Huang,  Y.  Y.,  &  Wang,  Z.  Q.  (2009).  Topsis-AHP-simulation  method  and  its  application  in operational  capability  evaluation. 2009  Chinese  Control  and  Decision  Conference,  CCDC  2009 , 2954–2957.
Fishburn, P. C. (1967). Letter to the Editor—Additive Utilities with Incomplete Product Sets: Application to Priorities and Assignments. Operations Research , 15 (3), 537–542.
I  Gede  Iwan  Sudipa.  (2018).  Decision  Support  System  Dengan  Metode  AHP,  SAW  dan  ROC  Untuk Penentuan  Pemberian  Beasiswa  (Studi  Kasus  STMIK  STIKOM  INDONESIA). Jurnal  Teknologi Informasi dan Komputer , 4 (1), 18–30.
Jenderal, D., Dan, P., Riset, K., & Tinggi, D. A. N. P. (2015). Pedoman umum beasiswa dan bantuan biaya pendidikan peningkatan prestasi akademik (ppa).
Kusmiyanti,  Richa  Dwi,  Suliatun,  M.  (2017).  Analisis  Sensitifitas  Model  SMART-AHP  dengan  SMARTER- ROC sebagai Pengambilan Keputusan Multi Kriteria, 18–19.
Kusumadewi,  S., & Hartati,  S. (2007).  Sensitivity analysis  of multi-attribute  decision making methods in clinical group decision support system. 2007 International Conference on Intelligent and Advanced Systems, ICIAS 2007 , 301–304.
Syaka, A. K., & Mulyanto, A. (2019). Analisis Perbandingan Sensitivitas AHP dan WP dalam Pemilihan Biro Perjalanan Umrah di Yogyakarta, 3 (3), 38–49.
Widaningsih,  S.  (2017).  Analisis  Sensitivitas  Metode  AHP  Dengan  Menggunakan  Weighted  Sum  Model  ( WSM ) Pada Simulasi Pemilihan Investasi Sektor Financial. Jurnal Informatika .
Yeh,  C.  H.  (2002).  A  Problem-based  Selection  of  Multi-attribute  Decision-making  Methods. International Transactions in Operational Research , 9 (2), 169–181.
Yeh,  C.  H.  (2003).  The  Selection  of  Multiattribute  Decision  Making  Methods  for  Scholarship  Student Selection. International Journal of Selection and Assessment , 11 (4), 289–296.
Yeh, C., & Willis, R. J. (2001). A validation procedure for multicriteria analysis : application to the selection of scholarship students, 6 , 39–52.