## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 615-625 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5192
Penentuan Penerima Bantuan dengan Program Miskin Berprestasi Menggunakan Metode Combined Compromise Solution
(CoCoSo)
Achmad Fikri Sallaby 1,* , Indra Kanedi 1 , Venny Novita Sari 1 , Rizka Tri Alinse 2 , Reno Supardi 2
1 Prodi Sistem Informasi, Universitas Dehasen, Bengkulu, Indonesia
2 Prodi Informatika, Universitas Dehasen, Bengkulu, Indonesia Email: 1,* fikrisallaby@unived.ac.id, 2 indrakanedi12@gmail.com, 3 vennynovita17@gmail.com, 4 Rizkatri07@gmail.com,
5 renosupardi00@gmail.com Email Penulis Korespondensi: fikrisallaby@unived.ac.id Submitted: 18/05/2024; Accepted: 31/05/2024; Published: 31/05/2024
Abstrak− Program  bantuan  pendidikan  dari  pemerintah  dan  pihak  lain  memungkinkan  masyarakat  untuk  fokus  pada pendidikan  tanpa  terbebani  biaya.  Di  Indonesia, berbagai  program  bantuan tersedia,  termasuk  Bidik  Misi  untuk  mahasiswa baru  dan  program  khusus  untuk  mahasiswa  aktif  yang  membutuhkan.  Program  ini  bertujuan  untuk  membantu  mahasiswa miskin berprestasi melanjutkan pendidikan mereka. Namun, terdapat permasalahan dalam penentuan penerima bantuan. Dana bantuan sering disalahgunakan oleh beberapa mahasiswa untuk gaya hidup hedonistik. Hal ini disebabkan oleh sistem seleksi yang tidak objektif dan masih dipengaruhi oleh "kekuatan orang dalam". Penilaian berdasarkan kondisi ekonomi dan prestasi mahasiswa sering diabaikan, dan prioritas diberikan kepada mahasiswa yang memiliki koneksi di institusi terkait. Praktik ini bertentangan  dengan  tujuan  program  bantuan  pendidikan  yang  seharusnya  membantu  mahasiswa  dengan  keterbatasan ekonomi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Penelitian  ini  melibatkan  15 mahasiswa sebagai sampel data dan menggunakan 5 kriteria penilaian. Penyeleksian terhadap sampel data dilakukan dengan menerapkan metode Combined Compromise Solution, salah satu metode dalam pengambilan keputusan. Dari proses seleksi, terpilih 3 mahasiswa yang berhak menerima bantuan. Mereka adalah Siti Humairoh dengan nilai akhir 2,5395, Hafid Bangko di  posisi  kedua  dengan  nilai  2,2353,  dan Syfa  Zahra  di  posisi  ketiga  dengan  nilai  2,1629.  Ketiga  mahasiswa  tersebut  telah memenuhi semua persyaratan dan mereka dapat lanjut ke proses validasi data awal.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode Combined Compromise Solution; Penerimaan Bantuan
Abstract− Educational  assistance  programmes  from  the  government  and  other  parties  allow  people  to  focus  on  education without being burdened by costs. In Indonesia, various aid programmes are available, including Bidik Misi for new students and special programmes for active students in need. These programmes aim to help poor, high-achieving students continue their  education.  However,  there  are  problems  in  the  determination  of  aid  recipients.  Aid  funds  are  often  misused  by  some students  for  hedonistic  lifestyles.  This  is  due  to  a  selection  system  that  is  not  objective  and  is  still  influenced  by  "insider power".  Assessments  based  on  students'  economic  conditions  and  achievements  are  often  ignored,  and  priority  is  given  to students  who  have  connections  in  related  institutions.  This  practice  contradicts  the  purpose  of  the  educational  assistance programme, which is supposed to help students with economic limitations. Therefore, this research uses a Decision Support System (SDM). This study involved 15 students as data samples and used 5 assessment criteria. The selection of data samples was carried out by applying the Combined Compromise Solution method, one of the methods in decision making. From the selection process, 3 students were selected who were entitled to receive assistance. They are Siti Humairoh with a final score of 2.5395, Hafid Bangko in second place with a score of 2.2353, and Syfa Zahra in third place with a score of 2.1629. The three students have fulfilled all the requirements and they can proceed to the initial data validation process.
Keywords : Decision Support System; Combined Compromise Solution Method; Acceptance of Assistance

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan  adalah  barang  yang  dipakai  untuk  membantu  atau  sebuah  pertolongan.  Bantuan  dapat  berupa  barang, pertolongan, atau sokongan (KBBI). Istilah bantuan sering digunakan dalam konteks sosial dan ekonomi, seperti dalam  bantuan  sosial  (bansos),  yang  merupakan  bantuan  berupa  uang,  barang,  atau  jasa  kepada  individu, keluarga,  kelompok,  atau  masyarakat  yang  membutuhkan.  Selain  konteks  sosial  dan  ekonomi,  bantuan  juga sering  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  anak  bangsa  yang  dikhususkan  bagi  masyarakat  yang  memiliki potensi  dalam  pendidikan  akan  tetapi  terhalang  oleh  biaya.  Dengan  adanya  bantuan  dari  pemerintah  ataupun pihak  lain,  masyarakat  tidak  perlu  cemas  lagi  dalam  keberlangsungan  pendidikannya,  cukup  belajar  giat  dan aktif  dalam  berorganisasi  ataupun  kegiatan  lainnya  yang  dilakukan  di  luar  instansi.  Di  Indonesia,  sudah  tidak asing lagi mendengar kata bantuan, mulai dari bantuan bidik misi yang diperoleh pada saat mendaftar di sebuah instansi (universitas) bahkan ada juga bantuan yang di khususkan untuk mahasiswa aktif selain mahasiswa baru, dikarenakan  sebagian  mahasiswa  ada  yang  belum  mendapat  bantuan  akan  tetapi  berhak  menerima  bantuan tersebut sehingga untuk menanggulangi hal tersebut pihak kampus membuat sebuah program  untuk mahasiswa yang tergolong miskin tapi berprestasi.
Penentuan mahasiswa yang berhak menerima bantuan saat ini menjadi permasalahan yang cukup serius, banyak  mahasiswa  yang  menggunakan  dana  bantuan  tersebut  tidak  sesuai  kebutuhannya  seperti  berfoya-foya untuk  mendukung  hidup  yang  hedon,  dikarenakan  dalam  penentuan  penerimaan  tersebut  masih  berlaku “kekuatan orang dalam”. Di Indonesia sendiri, hal tersebut bukanlah hal yang lumrah lagi, sudah menjadi rahasia umum  bahwa  penentuan  tidak  perlu  dilakukan  penilaian  baik  dari  keadaan  ekonomi  orang  tua  pada  setiap

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 615-625 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5192
mahasiswa dan juga prestasi yang dimiliki mahasiswa tersebut, jika ada family di institusi tersebut maka pasti di prioritaskan. Hal tersebut tentunya tidak sesuai dengan tujuan di bentuknya  sebuah program  yang dikhususkan kepada mahasiswa dengan keadaan ekonomi yang kurang.
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan dari paragraf sebelumnya, maka peneliti memanfaatkan sebuah  bidang  ilmu  dalam  pendidikan  yang  dikenal  dengan  istilah  SPK  (Sistem  pendukung  keputusan),  agar setiap  mahasiswa  yang  mendaftar  menjadi  calon  penerima  bantuan  baik  dari  kalangan  atas  (kaya)  ataupun kalangan  menengah  kebawah  (ekonomi  yang  kurang  mampu)  dapat  di  sortir  (diseleksi)  dengan  menggunakan ketentuan  (rules)  dalam  penilaian.  SPK  memiliki  banyak  metode  yang  dapat  kita  gunakan  sesuai  dengan permasalahan  yang  akan  selesaikan,  mulai  dari  metode  yang  dapat  digunakan    sebagai  penentuan  tingkat kepentingan  setiap  kriteria  (rules)  yang  kita  gunakan  seperti  ROC,  DEMATEL,  GRA,  AHP,  SWARA,  ANP bahkan  metode  untuk  penyeleksian  setiap  objek  yang  diteliti  seperti  TOPSIS,  SMART,  SAW,  OCRA,  WP, EXPROM II, MAUT, COPRAS, WASPAS, EDAS, MOORA, GADA, MOOSRA, AHP, CoCoSo, VIKOR dan ada banyak lagi  metode SPK  yang dapat digunakan[1]–[10], [11]–[13]. Pada penelitian ini akan  menggunakan metode  CoCoSo.  CoCoSo  adalah  singkatan  dari  Combined  Compromise  Solution  yang  digunakan  dalam menentukan  alternatif  terbaik  (yang  tepat)  berdasarkan  beberapa  ide  solusi  yang  telah  di  kompromikan  seperti pembobotan  evaluasi  rata-rata  dan  agregasi  bobot  daya  kemudian  digabung  dan  dihasilkan  sebuah  keputusan hasil akhir[14].
Beberapa penelitian terdahulu yang membahas topik atau metode penyelesaian yang serupa dengan yang dilakukan  pada  penelitian  ini  akan  dijadikan  sebagai  referensi  untuk  menyelesaikan  penelitian  ini.  Penelitian sebelumnya yang dilakukan pada tahun 2023 oleh A. Ferico Octaviansyah Pasaribu dan rekan penelitian lainnya. Pada  penelitian  tersebut  mereka  menggunakan  salah  satu  metode  dalam  mengambil  keputusan  yaitu  metode Combined  Compromise  Solution.  Metode  tersebut  dianggap  efektif  dalam  menyelesaikan  permasalahan  dalam menentukan peserta magang yang terbaik akan tetapi sulit dalam mengevaluasi keterampilan mahasiswa tersebut di  dunia  nyata.  Adapun  hasil  akhir  yang  diperoleh  setelah  diterapkan  metode  Combined  Compromise  Solution adalah  mahasiswa  dengan  nama  Jonathan  dengan  nilai  5,7874  memperoleh  nilai  etrtinggi  sehingga  dia  berhak menjadi mahasiswa magang terbaik[15].
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Very  Hendra  Saputra  dan  Temi  Ardiansah  tepatnya  pada tahun  2022.  Didalam  penelitian  tersebut,  pemilihan  modem  yang  tepat  sangat  penting  untuk  mendapatkan koneksi  internet  yang  stabil  dan  cepat.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Combined  Compromise  Solution (CoCoSo) untuk membantu pengguna memilih modem yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  Modem  MQ531  adalah  pilihan  terbaik  dengan  nilai  akhir  6,3689.  Metode  CoCoSo membantu  menyeimbangkan  berbagai  faktor  yang  berkaitan  dengan  pemilihan  modem,  seperti  kecepatan, stabilitas, harga, dan fitur. Penelitian ini memberikan informasi yang bermanfaat bagi pengguna dalam memilih modem yang tepat untuk kebutuhan mereka[16].
Pada tahun 2022, Desy Wulandari dan beberapa penelitian lainnya melakukan sebuah penelitian. Dalam penelitian tersebut menjelaskan bahwa pendidikan merupakan hal yang sangat penting bagi semua orang, namun tidak  semua  orang  mampu  membiayai  pendidikannya.  Oleh  karena  itu,  desa  membuat  program  beasiswa  bagi mahasiswa yang miskin dan berprestasi. Program ini dibiayai oleh desa untuk membantu kehidupan warga yang kurang  mampu  agar  dapat  belajar  dan  menjadi  manusia  yang  lebih  baik.  Banyak  warga  yang  berminat  untuk mendapatkan  beasiswa  ini,  termasuk  dari  kalangan  ekonomi  menengah  ke  atas.  Agar  pemilihan  penerima beasiswa lebih adil dan tepat sasaran, perlu diterapkan sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode AHP dan MOOSRA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 3 orang berhak menerima beasiswa, yaitu A1, A10, dan A2 dengan masing-masing nilai akhir yang diperoleh adalah 5,147, 4,718 dan 3,708[17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  sebuah  tahapan  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  menyelesaikan  sebuah pekerjaan,  tahapan  ini  berisi  kegiatan  yang  tidak  langsung  di  dokumentasikan,  hanya  sebuah  gambaran  yang akan  peneliti  lakukan.  Pada  penelitian  ini,  sebanyak  5  tahap  yang  akan  dilakukan  oleh  peneliti  mulai  dari mengidentifikasikan  masalah  hingga  membuat  laporan  (keluaran)  dari  penelitian  yang  dilakukan.  Berikut gambar 1 yang merupakan tahapan yang akan dilakukan oleh peneliti.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 615-625 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5192
Berdasarkan  gambar  1,  peneliti  akan  melakukan  identifikasi  terdap  sumber  permasalahan  yang menyebabkan terjadinya masalah, setelah ditemukan permasalahan itu maka peneliti melakukan literature review dengan membaca dan memahami beberapa penelitian sebelumnya untuk mencari sebuah solusi yang diperlukan dalam penyelesaian permasalahan. Solusi yang dimaksud adalah mencari metode-metode yang digunakan dalam mengambil  sebuah  keputusan  yang  cocok  dengan  permasalahan  yang  di  hadapi.  Pengumpulan  data  juga  perlu dilakukan,  tanpa  data  tentunya  penelitian  ini  akan  menjadi  sia-sia.  Data  yang  dijadikan  sebagai  sampel  dapat diperoleh  melalui  wawancara,  atau  memanfaatkan  sebuah  website  yang  menyediakan  data  untuk  penelitian. Tahap  selanjutnya  melakukan  penerapan  terhadap  metode  Combine  Compromise  Solution  sehingga  hasil akhirnya  nanti  berupa  data  yang  telah  di  ranking.  Tahap  akhir  yaitu  membuah  sebuah  laporan  akhir  agar penelitian yang telah dilakukan dapat di publikasikan kepada pihak khalayak untuk dibaca, dikembangkan atau keperluan lainnya.

## 2.2 Metode Combine Compromise Solution
Metode combine compromise solution merupakan salah  satu teknik pengambilan keputusan  multi-kriteria  yang bertujuan  menemukan  solusi  terbaik  atau  kompromi  dari  berbagai  alternatif  yang  tersedia.  Metode  ini bermanfaat dalam situasi di mana terdapat pertentangan antar kriteria dan tidak ada alternatif yang secara ideal memenuhi  semua  kriteria.  Dengan  mencari  solusi  kompromi,  metode  ini  membantu  pengambilan  keputusan yang  lebih  baik  dan  efektif[18]–[21].  Tahapan  dalam  metode combine compromise solution dapat  dilakukan berdasarkan langkah berikut ini: 1. Membentuk matriks keputusan
2. Melakukan normalisasi terhadap kriteria:
Benefit : (1) Cost : (2)
Rumus pada persamaan satu (1) digunakan untuk atribut (kriteria) berjenis benefit sedangkan untuk kriteria berjenis cost (non-benefit) dapat menggunakan rumus persamaaa kedua (2).
3. Menghitung solusi ideal positif (Si) dan solusi ideal negatif (Pi)
∑ (3) ∑ (4)
Tahap kedua yaitu menghitung nilai Solusi Ideal Positif (Si)  dengan menggunakan rumus persamaan ketiga (3) dan nilai Solusi Ideal Negatif (Pi) menggunakan rumus persamaan keempat (4). Kedua nilai ini berperan sebagai  solusi  ideal  yang  digunakan  untuk  membandingkan  berbagai  alternatif  dalam  proses  pengambilan keputusan
4. Menghitung Bobot relatif dengan teknik agregasi pada  tahap  ketiga  melakukan  perhitungan  bobot  relatif  untuk  setiap  alternatif  dengan  menggunakan  teknik agregasi.  Proses  ini  terdiri  dari  tiga  langkah  penghitungan  skor  penilaian  yang  menghasilkan  bobot  relatif. Berikut adalah persamaan untuk menghitung bobot relatif.
∑ (5)
(6) (7)

## 5. Menghitung total nilai Ki
(8)
Metode  Combined  Compromise  Solution  (CoCoSo)  diakhiri  dengan  menghitung  nilai  total 𝑖 untuk setiap alternatif, menggunakan persamaan 8. Metode ini menghasilkan solusi terbaik atau solusi kompromi yang dipilih setelah proses evaluasi dan kombinasi nilai dari setiap alternatif yang tersedia. Solusi ini merupakan hasil keseimbangan atau titik temu antara berbagai kriteria yang ada, dicapai melalui kompromi yang cermat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan penerima bantuan di tujukan kepada mahasiswa yang kurang mampu akan tetapi memiliki minat serta berprestasi  baik  dalam  akademik  maupun  non  akademik.  Setiap  mahasiswa  selain  mahasiswa  baru,  mereka

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 615-625 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5192
berhak  mendaftarkan  diri  mereka  sebagai  calon  penerima  bantuan  tersebut.  Sebanyak  15  orang  yang  akan dijadikan  sampel  data  dalam  penelitian  ini  dan  5  kriteria  yang  akan  dijadikan  sebagai  penilainya.  Sampel  data tersebut akan di seleksi dengan menggunakan salah satu metode dalam membuat sebuah keputusan yaitu metode Combined Compromise Solution. Berikut tabel 1, kriteria yang akan digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Daftar kriteria untuk penentuan penerima bantuan Kode Kriteria  Nama Kriteria Jenis Kriteria  Bobot Kriteria C1 Nilai IPK Benefit 0,25 C2 Pendapatan Orang Tua Cost 0,25 C3 Jumlah Tanggungan Orang Tua Benefit 0,20 C4 Kepribadian/Etika Benefit 0,15 C5 Jenis Rumah Benefit 0,15
Berdasarkan tabel 1, lima kriteria tersebut ditentukan berdasarkan dari evaluasi yang telah dilakukan oleh peneliti  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  membahas  topik  serupa  dengan  penelitian  ini.  Dari  kelima kriteria tersebut hanya satu kriteria yang berjenis cost yaitu pendapatan orang tua, dikarenakan fokus penelitian ini terhadap  mahasiswa  yang  kurang  mampu sehingga semakin  kecil pendapatan orang tua  mahasiswa tersebut maka semakin besar penilaiannya dibanding mahasiswa dengan penghasilan orang tua yang besar. Pada bagian bobot  kriteria  tersebut  ditentukan  oleh  peneliti  dimana  kriteria  Nilai  IPK  dan  Pendapatan  orang  tua  memiliki bobot  kriteria  terpenting  dari  yang  lainnya  yaitu  sebesar  0,25  sedangkan  kriteria  kepribadian  dan  juga  jenis rumah  merupakan  kriteria  dengan  tingkat  kepentingan  tersendah  yaitu  0,15.  Sedangkan  untuk  kriteria  jumlah tanggungan  orang  tua  memiliki  bobot  kriteria  0,20.  Setelah  ditentukan  kriteria  serta  bobot  kriteria  yang digunakan, maka berikut tabel 2 yaitu tabel sampel data yang akan di seleksi.
Tabel 2. Sampel Data Nama Calon Penerima Bantuan (Alternatif) Nilai IPK Pendapatan Orang Tua (Rp) Jumlah Tanggungan Orang Tua Kepribadian Jenis Rumah Saza Kahirani (A1) 3,75 3200000 4 anak Cukup Baik Kayu Syfa Zahra (A2) 3,87 3550000 3 anak Baik Setengah Permanen Wulan Anugrah (A3) 3,84 3000000 2 anak Cukup Baik Beton Ahmad Syahputra (A4) 3,59 4000000 2 anak Cukup Baik Kayu Aldi Fahri Ramadhan (A5) 3 6000000 5 anak Baik Kayu Refti Karo-karo (A6) 3,35 4850000 4 anak Baik Setengah Permanen Alfito Purnomo (A7) 3,8 5000000 1 anak Cukup Baik Setengah Permanen Farizi Akfli (A8) 3 3250000 2 anak Sangat Baik Kayu Zia Faradila (A9) 3,77 5250000 4 anak Cukup Baik Setengah Permanen Siti Humairoh (A10) 3,8 2800000 4 anak Sangat Baik Kayu Riki Hardianto (A11) 3,5 5750000 5 anak Baik Beton Vigo Surya (A12) 3,74 6000000 3 anak Baik Kayu Aldi Badri (A13) 3,69 3600000 4 anak Cukup Baik Setengah Permanen Hafid Bangko (A14) 3,7 4000000 4 anak Sangat Baik Setengah Permanen Desmiawati (A15) 3,9 3500000 4 anak Cukup Baik Setengah Permanen
Berdasarkan  sampel  data  pada  tabel  1  diatas,  terdapat  dua  kriteria  yang  perlu  dilakukan  perbaikan  nilai dikarenakan datanya berjenis linguistik (non numeric) yaitu kriteria Kepribadian dan kriteria jenis rumah, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Perbaikan bobot terhadap kriteria Kepribadian (C4) dan kriteria jenis rumah (C5)
Kriteria Keterangan Nilai Bobot Kepribadian (C4) Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang Baik 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 615-625 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5192
Kriteria Keterangan Nilai Bobot Buruk 1 Jenis Rumah (C5) Kayu 5 Setengah Permanen 3 Beton 1
Setelah dibuat tabel perbaikan bobot pada tabel 3 diatas, maka berikutnya dilakukan penyesuaian antara kriteria  lingusitik  yang  telah  dilakukan  perbaikan  bobot  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  3  dengan  data  kriteria linguistik  yang  awal  yaitu  kriteria  di  tabel  2.  Setelah  dilakukan  penyesuaian  maka  tabel  penyesuaian  yang disebut sebagai tabel rating kecocokan dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Rating kecocokan dari tabel 2 dan 3 Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 3,75 3200000 4 3 5 A2 3,87 3550000 3 4 3 A3 3,84 3000000 2 3 1 A4 3,59 4000000 2 3 5 A5 3 6000000 5 4 5 A6 3,35 4850000 4 4 3 A7 3,8 5000000 1 3 3 A8 3 3250000 2 5 5 A9 3,77 5250000 4 3 3 A10 3,8 2800000 4 5 5 A11 3,5 5750000 5 4 1 A12 3,74 6000000 3 4 5 A13 3,69 3600000 4 3 3 A14 3,7 4000000 4 5 3 A15 3,9 3500000 4 3 3
Rating kecocokan telah dilakukan sehingga data pada tabel 4 diatas dapat di proses dengan menggunakan metode  Combined  Compromise  Solution.  Berikut  langkah-langkah  dalam  pengambilan  keputusan  dengan menggunakan metode Combined Compromise Solution.
1. Membentuk matriks keputusan
X =
3,75  3200000  4  3  5
3,87  3550000  3  4  3 3,84  3000000  2  3  1 3,59  4000000  2  3  5 3 6000000  5  4  5
3,35  4850000  4  4  3
3,8 5000000  1  3  3 3 3250000  2  5  5 3,77  5250000  4  3  3 3,8 2800000  4  5  5
3,5 5750000  5  4  1 3,74  6000000  3  4  5 3,69  3600000  4  3  3 3,7 4000000  4  5  3
2. Melakukan normalisasi terhadap kriteria:
Benefit (Kriteria C1)  :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 615-625 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5192
Untuk pencarian normalisasi terhadap r 15,1 hingga r 15,1 dapat dilakukan sesuai dengan perhitungan normalisasi terhadap r 11 atau hingga r 51 diatas.
Cost  (Kriteria C2) :
Untuk pencarian normalisasi terhadap r 15,2 hingga r 15,2 dapat dilakukan sesuai dengan perhitungan normalisasi terhadap r 12 atau hingga r 52 diatas.
Lakukan perhitungan normalisasi terhadap kriteria lainnya (kriteria C3 hingga kriteria C5), sesuaikan rumus pencarian  normalisasi  diatas  dengan  mesing-masing  jenis  kriteria,  sehingga  untuk  melanjutkan  pencarian normalisasi  cukup  menggunakan  rumus  perhitungan  normalisasi  kriteria  C1  saja  dikarenakan  kriteria  C2 berjebis cost dan itu tidak sesuai dengan jenis  kriteria  C3,  C4 dan  C5. Berikut  matriks  r ij hasil perhitungan dari semua kriteria yang telah dilakukan normalisasi.
r ij = 0,8333 0,8750 0,7500 0,0000 1,0000 0,9667 0,7656 0,5000 0,5000 0,5000 0,9333 0,9375 0,2500 0,0000 0,0000 0,6556 0,6250 0,2500 0,0000 1,0000 0,0000 0,0000 1,0000 0,5000 1,0000 0,3889 0,3594 0,7500 0,5000 0,5000 0,8889 0,3125 0,0000 0,0000 0,5000 0,0000 0,8594 0,2500 1,0000 1,0000 0,8556 0,2344 0,7500 0,0000 0,5000 0,8889 1,0000 0,7500 1,0000 1,0000 0,5556 0,0781 1,0000 0,5000 0,0000 0,8222 0,0000 0,5000 0,5000 1,0000 0,7667 0,7500 0,7500 0,0000 0,5000 0,7778 0,6250 0,7500 1,0000 0,5000 1,0000 0,7813 0,7500 0,0000 0,5000
3. Menghitung solusi ideal positif (Si) dan solusi ideal negatif (Pi)
Solusi Ideal Positif (Si)  ==> ∑

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 615-625 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5192
Lakukan  perhitungan  pencarian  solusi  ideal  positif  terhadap  S 6 hingga  S 15 sesuai  dengan  perhitungan  S 1 hingga  S 5 yang  telah  dilakukan  diatas.  Setelah  dilakukan  pencarian  solusi  ideal  positif  terhadap  semua alternatif, maka berikut nilai Si dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Nilai solusi ideal positif (Si) Alternatif Si S1 0,7271 S2 0,6831 S3 0,5177 S4 0,5201 S5 0,4250 S6 0,4871 S7 0,3753 S8 0,5648 S9 0,4975 S10 0,9222 S11 0,4334 S12 0,5306 S13 0,6042 S14 0,7257 S15 0,6703 Solusi Ideal Negatif (Pi) ==> ∑
Lakukan  perhitungan  pencarian  solusi  ideal  negatif  terhadap  S 6 hingga  S 15 sesuai  dengan  perhitungan  S 1 hingga  S 5 yang  telah  dilakukan  diatas.  Setelah  dilakukan  pencarian  solusi  ideal  negatif  terhadap  semua alternatif, maka berikut nilai Pi dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini
Tabel 6. Nilai Solusi Ideal Negatif (Pi) Alternatif Pi P1 3,8667 P2 4,6000 P3 2,7248 P4 3,5468 P5 2,9013 P6 4,3105 P7 2,6199 P8 3,7207 P9 3,5029 P10 4,9151 P11 3,2933 P12 3,7240 P13 3,7117 P14 4,6736 P15 3,7855
4. Menghitung Bobot relatif dengan teknik agregasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Lakukan pencarian bobot relatif pada K 6a hingga K 15a , setelah dilakukan perhitungan pencarian bobot relatif terhadap K ia (semua alternatif) maka berikut tabel 7 yaitu Hasil Perhitungan Bobot Relatif K ia .
Tabel 7. Hasil Perhitungan Bobot Relatif Alternatif K ia Alternatif K ia Rank K 1a 0,0711 5 K 2a 0,0818 3 K 3a 0,0502 14 K 4a 0,0630 10 K 5a 0,0515 13 K 6a 0,0743 4 K 7a 0,0464 15 K 8a 0,0664 8 K 9a 0,0619 11 K 10a 0,0904 1 K 11a 0,0577 12 K 12a 0,0659 9 K 13a 0,0668 7 K 14a 0,0836 2 K 15a 0,0690 6
Setelah dilakukan perhitungan terhadap  Bobot Relatif Alternatif K ia serta telah dilakukan perankingan yang dapat dilihat pada tabel 7 diatas, selanjutnya mencari bobot relatif terhadap  K ib sebagai berikut.
Lakukan pencarian bobot relatif pada K 6b hingga K 15b , setelah dilakukan perhitungan pencarian bobot relatif terhadap K ib (semua alternatif) maka berikut tabel 8 yaitu Hasil Perhitungan Bobot Relatif K ib .
Tabel 8. Hasil Perhitungan Bobot Relatif Alternatif K ib Alternatif K ib Rank K 1b 3,4130 4 K 2b 3,5756 3 K 3b 2,4193 12 K 4b 2,7395 10 K 5b 2,2397 14 K 6b 2,9429 7 K 7b 2,0000 15 K 8b 2,9250 8 K 9b 2,6624 11 K 10b 4,3330 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 615-625 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5192
Alternatif K ib Rank K 11b 2,4117 13 K 12b 2,8349 9 K 13b 3,0263 6 K 14b 3,7173 2 K 15b 3,2307 5
Setelah dilakukan perhitungan terhadap  Bobot Relatif Alternatif K ib serta telah dilakukan perankingan yang dapat dilihat pada tabel 8 diatas, selanjutnya mencari bobot relatif terhadap  K ic sebagai berikut.
==> Nilai lamda ( ) dapat ditentukan antara 0 hingga 1, pada penelitian ini nilai
Lakukan pencarian bobot relatif pada K 6c hingga K 15c , setelah dilakukan perhitungan pencarian bobot relatif terhadap K ic (semua alternatif) maka berikut tabel 9 yaitu Hasil Perhitungan Bobot Relatif K ic .
Tabel 9. Hasil Perhitungan Bobot Relatif Alternatif K ic Alternatif K ic Rank K 1c 0,7870 5 K 2c 0,9051 3 K 3c 0,5555 14 K 4c 0,6967 10 K 5c 0,5698 13 K 6c 0,8219 4 K 7c 0,5131 15 K 8c 0,7342 8 K 9c 0,6853 11 K 10c 1,0000 1 K 11c 0,6384 12 K 12c 0,7289 9 K 13c 0,7394 7 K 14c 0,9250 2 K 15c 0,7633 6
5. Menghitung total nilai Ki

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Lakukan pencarian nilai Ki dari K6 hingga K15 sesuai dengan proses pencarian nilai Ki dari K1 hingga K5 diatas.  Setelah  dilakukan  pencarian  terhadap  semua  Ki,  maka  dapat  dilihat  hasil  akhirnya  pada  tabel  10 berikut ini.
Tabel 10. Hasil Perhitungan K i Alternatif K i Rank K1 1,9996 4 K2 2,1629 3 K3 1,4154 13 K4 1,6599 10 K5 1,3572 14 K6 1,8440 6 K7 1,2156 15 K8 1,7642 8 K9 1,6200 11 K10 2,5395 1 K11 1,4822 12 K12 1,7243 9 K13 1,8083 7 K14 2,2353 2 K15 1,9085 5
Tabel  10  diatas  diperoleh  dari  hasil  kompromi  Bobot  Relatif  K ia ,  K ib dan  K ic ,  dimana  hasil  akhir  dari ketiga  Bobot  Relatif  tersebut  memiliki  perbedaan  (dapat  dilihat  dari  ranking  masing-masing  Bobot  Relatif) sehingga di perolehlah nilai Ki (hasil perankingan) yang menjadi hasil akhir dalam penerapan metode combine compromise solution. Lebih jelasnya lagi dapat dilihat pada tabel 11 berikut.
Tabel 11. Hasil Akhir Penerapan Metode Combine Compromise Solution
Nama Mahasiswa Rank (K ia )  Rank (K ib )  Rank (K ic )  Rank Akhir (K i ) Saza Kahirani (A1) 5 4 5 4 Syfa Zahra (A2) 3 3 3 3 Wulan Anugrah (A3) 14 12 14 13 Ahmad Syahputra (A4) 10 10 10 10 Aldi Fahri Ramadhan (A5) 13 14 13 14 Refti Karo-karo (A6) 4 7 4 6 Alfito Purnomo (A7) 15 15 15 15 Farizi Akfli (A8) 8 8 8 8 Zia Faradila (A9) 11 11 11 11 Siti Humairoh (A10) 1 1 1 1 Riki Hardianto (A11) 12 13 12 12 Vigo Surya (A12) 9 9 9 9 Aldi Badri (A13) 7 6 7 7 Hafid Bangko (A14) 2 2 2 2 Desmiawati (A15) 6 5 6 5
Berdasarkan  tabel  11,  peneliti  menetapkan  kuota  mahasiswa  yang  berhak  menerima  bantuan  hanya  3 orang, sehingga dari tabel 11 terlihat bahwa Siti Humairoh, Hafid Bangko dan Syfa Zahra dengan posisi ranking 1, 2 dan 3. Bahkan posisi perankingan antara K ia , K ib , K ic dan K i sama.

## 4. KESIMPULAN
Penyalahgunaan  dana  bantuan  mahasiswa  menjadi  permasalahan  serius.  Dana  yang  seharusnya  membantu mahasiswa  kurang  mampu,  malah  digunakan  untuk  gaya  hidup  hedon.  Hal  ini  diakibatkan  sistem  seleksi  yang tidak  objektif  dan  masih  berdasarkan  "kekuatan  orang  dalam".  Penerimaan  bantuan  tidak  didasarkan  pada kondisi  ekonomi  dan  prestasi,  melainkan  nepotisme.  Kondisi  ini  bertentangan  dengan  tujuan  program  bantuan yang  dikhususkan  bagi  mahasiswa  kurang  mampu.  Solusi  yang  diperlukan  adalah  sistem  seleksi  yang  lebih objektif  dan  transparan,  dengan  mempertimbangkan  kondisi  ekonomi  dan  prestasi  mahasiswa.  Selain  itu, diperlukan  pengawasan  ketat  untuk  mencegah  penyalahgunaan  dana  bantuan.  Kesimpulan  yang  dapat  diambil

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 615-625 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5192
dari  penelitian  ini  adalah  metode Combine Compromise Solution berhasil  diterapkan  dalam  penentuan mahasiswa yang berhak menerima bantuan dari program bantuan miskin berprestasi. Hasil akhir yang diperoleh adalah 3 mahasiswa yang akan menerima bantuan tersebut diantaranya Siti Humairoh dengan memperoleh nilai akhir  sebesar  2,5395,  kemudian  Hafid  Bangko  dan  Syfa  Zahra  juga  berhak  menerima  bantuan  tersebut dikarenakan  mereka  menduduki  posisi  kedua  dan  ketiga  dengan  nilai  akhir  perolehan  masing-masing  sebesar 2,2353  dan  2,1629.  Ketiga  mahasiswa  tersebut  dapat  melengkapi  persyaratan  lainnya  sekaligus  proses  validasi data awalnya.

## REFERENCES
[1] J. Afriany, K. Tampubolon, and R. Fadillah, “Penerapan Metode TOPSIS Penentuan Pemberian Mikro Faedah Bank Syariah Indonesia (BSI),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 3, pp. 129–137, 2021.
[2] A. Triayudi, D. Nofrisa, and R. Fadillah, “Penerapan Metode EXPROM II Dalam Menentukan Tempat Wisata Pantai Terbaik,” vol. 5, pp. 337–346, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.6925.
[3] R.  Fadillah,  A.  N.  Purnama,  W.  P.  Mahardika,  and  M.  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Siaran Edukasi di Televisi Menggunakan Metode WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assesment),” JIKTEKS J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 8–16, 2023.
[4] A.  A. Nasution, R. T. Aldisa, M. Mesran, and R. Fadillah, “Penerapan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Penentuan Pembimbing Skripsi Terbaik,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 2, pp. 614–620, 2024.
[5] M. M. Saw, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Dosen Non Komputer Terbaik,” vol. 1, no. 1, pp. 30–36, 2023.
[6] I.  Alfansyah,  J.  Sibagariang,  R.  Fadillah,  and  D.  Assarani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Dosen  Non Komputer Terbaik Menerapkan Metode SAW,” J. Decis. Support Syst. Res. , vol. 1, no. 1, pp. 30–36, 2023.
[7] M.  Z.  Lubis,  R.  Fadillah,  and  R.  M.  F.  Lubis,  “Decision  Support  System  for  Determining  New  Branch  Locations Applying the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Method,” Int. J. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 36–45, 2023.
[8] M.  Mesran,  A.  A.  Kusuma,  and  R.  M.  F.  Lubis,  “Decision  Support  System  for  Determining  New  Branch  Location Applying the MAUT Method with ROC Weighting,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 67–76, 2024.
[9] R. A. Pratama and R. Hardianto, “Permanent Employee Assessment Decision Support System using the Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) Method,” J. Comput. Scine Inf. Technol. , pp. 50–54, 2024.
[10]  S.  Zega  and  M.  Mesran,  “Pharmacist  Acceptance  Decision  Support  System  Applying  AHP  and COPRAS  Methods,” Int. J. Informatics Data Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 26–35, 2023.
[11]  M.  N.  D.  Satria,  “Application  of  SAW  in  the  Class  Leader  Selection  Decision  Support  System,” Chain  J.  Comput. Technol. Comput. Eng. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2023.
[12]  A. Yusupa, J. Manullang, N. Marbun, and S. B. F. Ginting, “Decision support system for determining the best PAUD teacher using the MOORA method,” SAGA J. Technol. Inf. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 50–55, 2023.
[13]  R.  Alfiansyah  and  I.  Zufria,  “Decision  Support  Systems  for  Career  Recommendations  for  Graduates  in  Islamic Broadcasting Communication Studies Using ANP and TOPSIS Methods,” Int. J. Softw. Eng. Comput. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 474–486, 2023.
[14]  S. S. Issues, “Integrating Subjective – Objective Weights Consideration and,” 2023.
[15]  A.  F.  O.  Pasaribu,  A.  A.  Aldino,  and  A.  Surahman,  “Decision  Support  System  for  Determining  the  Best  Internship Students  Using  the  Combined  Compromise  Solution  Method,”  vol.  5,  no.  3,  pp.  607–618,  2024,  doi: 10.47065/bits.v5i3.4231.
[16]  V.  H.  Saputra,  T.  Ardiansah,  U.  T.  Indonesia,  and  U.  T.  Indonesia,  “Penerapan  Combined  Compromise  Solution  ( CoCoSo ) Method Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Modem,” vol. 1, no. July, pp. 7–16, 2022.
[17]  A.  Desa,  M.  Metode,  and  A.  H.  P.  Dan,  “Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima  beasiswa  anggaran  desa menggunakan metode ahp dan moosra,” no. December 2022, 2023.
[18]  S. H. Hadad, D. Darwis, A. Qurania, A. A. Aldino, and A. R. Mehta, “Student Ranking Based on Learning Assessment Using  the  Simplified  PIPRECIA  Method  and  CoCoSo  Method,”  vol.  5,  no.  1,  pp.  30–39,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v5i1.4544.
[19]  D.  K.  Tripathi,  S.  K.  Nigam,  and  P.  Rani,  “NEW  INTUITIONISTIC  FUZZY  PARAMETRIC  DIVERGENCE MEASURES  AND  SCORE  FUNCTION-BASED  COCOSO  METHOD  FOR  DECISION-MAKING  PROBLEMS,” vol. 6, no. 1, pp. 535–563, 2023.
[20]  J. Yu, H. Ding, Y. Yu, S. Wu, Q. Zeng, and Y. Xu, “Risk assessment of liquefied natural gas storage tank leakage using failure mode and effects analysis with Fermatean fuzzy sets and CoCoSo method,” vol. 154, no. May 2023, 2024, doi: 10.1016/j.asoc.2024.111334.
[21]  K.  K.  Panchagnula,  J.  P.  Sharma,  K.  Kalita,  and  S.  Chakraborty,  “CoCoSo  method-based  optimization  of  cryogenic drilling on multi-walled carbon nanotubes reinforced composites,” Int. J. Interact. Des. Manuf. , vol. 17, no. 1, pp. 279– 297, 2023.