## IMPLEMENTASI KOMBINASI METODE SAW DAN TOPSIS UNTUK SELEKSI BEASISWA KARTU INDONESIA PINTAR
Sintiya Rismayanti, Suryo Adi Wibowo., Yosep Agus Pranoto Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718124@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Banyaknya pendaftar beasiswa KIP  menjadi  salah satu kendala seperti terdapat  selisih dalam perhitungan hasil akhir, hal ini menyebabkan tim penilai Lembaga Penerimaan Mahasiswa Baru (LPMB) ITN Malang harus menghitung  ulang  dan  melakukan  perbandingan  secara  manual  dalam  tahap  seleksi  beasiswa  KIP.  Sistem penyeleksian  LPMB  ITN  Malang  menggunakan  sisitem  lama  yaitu  membandingkan  satu  persatu  data  dari pendaftar  beasiswa  KIP,  hal  ini  menjadikan  salah  satu  permasalahan  dalam  hal  penilian  salah  satunya  adalah waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menyeleksi  tidaklah  sebentar.  Beberapa  kendala  tersebut  mendasari  adanya penelitian ini. Penelitian dilakukan untuk mempermudah kinerja tim penilai (LPMB) ITN Malang dalam proses menyeleksi  dan  pengolahan  data  peserta  calon  penerima  KIP.  KIP  (Kartu  Indonesia  Pintar)  adalah  program beasiswa berupa biaya pendidikan untuk calon mahasiswa yang tidak mampu, baik dari segi ekonomi atau biasa disebut dengan beasiswa bagi siswa yang kurang mampu, tidak dapat membiayai pendidikan di perguruan tinggi, serta beasiswa diperuntukkan bagi peserta didik yang berprestasi, baik akademis maupun non akademis. Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) atau biasa disebut penjumlahan berbobot yang mencari dari rating kerja dari setiap  alternatif  dan  atributnya.  Metode  TOPSIS  ( Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution) berkonsep alternatif yang dipilih memiliki dua jarak yaitu jarak terdekat atau solusi ideal positif, dan jarak  terjauh  atau  solusi  ideal  negatif.  Kombinasi  metode  SAW  dan  TOPSIS  digunakan  untuk  menentukan kelolosan  beasiswa  KIP,  studi  kasus  Institut  Teknologi  Nasional  Malang  karena  mudah  dimengerti  serta komputasi yang efesien dalam mengukur kinerja dari setiap alternatif. Aplikasi yang digunakan untuk mendukung keputusan, bagi calon mahasiswa atau pendaftar beasiswa KIP berupa seleksi.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Beasiswa KIP, Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution, Simpe Additive Weighting (SAW)

## 1. PENDAHULUAN
Institut Teknologi Nasional Malang sebagai salah satu  perguruan  tinggi  di  Kota  Malang  yang  telah bekerja  samad  engan  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan (Kemendikbud) dalam program beasiswa KIP.  Banyaknya  pendaftar  Beasiswa  KIP,  menjadi salah  satu  kendala  dalam  menginputkan  data  seperti selisih  perhitungan  dalam  hasil  akhir  hal  ini menyebabkan tim penilai harus menghitung ulang dan melakukan  perbandingan  secara  manual  dalam  tahap seleksi.
Metode  SAW Simple  Additive  Weighting )  biasa disebut  dengan,  penjumlahan  berbobot  dari  rating kerja  dari  masing-masing  alternatif  dan  atributnya. Metode TOPSIS ( Technique for Order of  Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution) memiliki  konsep alternatif yang memiliki dua jarak yaitu jarak terdekat atau  solusi  ideal positif  dan  jarak terjauh  yaitu  solusi ideal negatif. Metode SAW dan TOPSIS sangat tepat untuk  menentukan  kelolosan  beasiswa  KIP,  pa  studi kasus  Institut  Teknologi  Nasional  Malang  karena mudah  dimengerti  dan  komputasinya  yang  efesien dalam mengukur kinerja dari setiap alternatif.
(Faiz,  Sya'bana  and  Hafiz  2020)  Untuk menentukan  kelolosan  beasiswa  KIP  studi  kasus Institut  Teknologi  Nasional  Malang.  Menggunakan metode  SAW  dan  TOPSIS  karena  kemampuannya
mengukur  kinerja  dari  masing-masig  alternatif dalam  bentuk  matematis,  konsep  yang  sederhana serta  mudah  dipahami,  perhitungan  yang  efesien dalam, mengukur kinerja dari setiap alternatif.  [1]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Fardani  (Fardani,  2018)  Penelitian  berjudul “Penerapan Metode SAW ( Simpe Additive Weighting ) Untuk  Merancang  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Taruna  Taruni  Terbaik  Studi  kasus  SMK Negeri  2  Turen”.  Tujuan  penelitian  ini  adalah membuat aplikasi  serta mengimplementasikan sistem pendukung keputusan taruna terbaik di SMK Negeri 2 Turen.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  memiliki persamaan  dari  penelitian  ialah  sistem  pendukung keputusan  sama-sama  menggunakan  metode  SAW. Perbedaan  sistem  yang  dibuat  oleh  Fardani  berbasis desktop sedangkan yang penulis buat berbasis website . [2]
Wibowo  and  Pranoto  (2015)  Pada  penelitian dengan judul “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Sebgai  Filter  Penerima  Beasiswa  menggunakan Model, Analytical Hierarchy Process ” yang memiliki keunggulan  menggunakan  metode  AHP Analytical Hierarchy  Process )  dapat  divisualkan  dengan  grafis sehingga  (mudah  dipahami  dan  di  mengerti).
Persamaan  penelitian  Wibowo  and  Pranoto  adalah aplikasi  yang  dibuat  sama-sama  untuk  menentukan sistem  pendukung  keputusan  beasiswa  di  Institut Teknologi Nasioal Malang. Adapun perbedaan penulis dengan penelitian tersebut adalah penulis menggunakan  kombinasi  metode  SAW  dan  metode TOPSIS ,sedangkan pada penelitian  ini menggunakan metode AHP. [3]
(M.Fatahuddin,  2017)  penelitian  dengan  judul “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Keluarga Yang  Berhak  Mendapatkan  Raskin  (Beras  Miskin) Menggunakan  Metode  SAW  (Studi  Kasus  Desa Tumbih  Mulia  Kec  Suralaga  Kabupaten  Lombok Timur)”  dengan  tujuan  membuat aplikasi pendukung keputusan berbasis Website untuk penentuan bantuan sosial  beras  miskin  (Raskin).  Pada  penelitian  ini, sistem  pendukung  keputusan  terdapat  kemiripan dengan penelitian yang penulis buat yaitu sama-sama berbasis website dan  menggunakan  metode  SAW. Perbedaan  dengan  sistem  yang  dibuat  oleh  M. Fatahuddin, adalah untuk menyeleksi  bantuan sosisal beras  miskin  (Raskin),  sedangkan  yang  akan  penulis buat adalah untuk menyeleksi Beasiswa. [4]
(Wiranata, 2020)  Penelitian ini berjudul “Pemilihan Karyawan Teladan Menggunakan metode SAW dan TOPSIS”. Tujuan dari penelitian Wiranata adalah  Merancang  sistem  pendukung  keputusan  dan mengkolaborasikan kedua metode TOPSIS dan SAW untuk  pemilihan  karyawan  teladan.  Persamaan penelitian dengan penulis yaitu, sama-sama menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  yang berbasis  web  dan  sama-sama  menggunakan  metode SAW dan TOPSIS. [5]
(Heriawan,  2019)  Penelitian  dengan  judul “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa KIP  Menggunakan  Metode  SAW  TOPSIS  Di  STAH Mpu  Kuturan  Singaraja”  penelitian  tersebut mengombinasikan  atau  mengkolaborasikan dua metode  yaitu  SAW  dan  TOPSIS  untuk  pengambil keputusan  Metode  SAW  untuk  menentukan  nilai kriteria  atau  pembobotan,  Metode  TOPSIS  untuk menentukan  solusi  terbaik  atau  solusi  positif  dari masing-masing alternatif dan perangkingan. Persamaan  penelitian  dengan  penelitian  penulis keduanya  menggunakan  metode  SAW  dan  TOPSIS yang  dikombinasikan  untuk  perhitungan  sisitem pendukung keputusan.  [6]

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
(Taufiq Rohmat, 2020) Pada buku dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan pengantar, contoh Soal dan  Pembahasan  Menggunakan  Metode Graphyc , Simpleks,  SAW,  TOPSIS,  AHP  “sistem  pendukung keputusan  dapat  didefinisikan  sebagai  kumpulan- kumpulan  sistem,  untuk  memecahkan  masalah  serta mencari  alternatif-alternatif  yang  digunakan.  Jika alternatif  yang  digunakan  semakin  banyak  maka menghasilkan solusi dan keputusan terbaik. [7]

## 2.3 Metode Simple Additive Weighting
(Setiyaningsih 2015) Buku yang berjudul “Konsep Sistem Pendukung Keputusan” ialah metode Simple Additive Weighting (SAW) atau  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar    dari  SAW,  terdapat  proses normalisasi matrik, yang dibandingkan dengan ratting alternative.  Penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja dari masing -masing alternatif Di setiap atribut. [8]

## 2.4 Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
(Taufiq Rohmat, 2020) Pada buku dengan judul “Sistem  Pendukung  Keputusan  pengantar,  Contoh Soal dan Pembahasan menggunakan metode Graphyic, Simplek, SAW, TOPSIS, AHP “ Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution atau  TOPSIS  adalah  metode  yang  memiliki  konsep untuk  menyelesaikan  masalah  dan  memiliki  jarak terpanjang, jarak terpendek dan terdapat solusi positif dan solusi negatif. [7]

## 2.5 PHP
(Marisa  Fitri,  2017)  pada  buku  berjudul  “Web Programming ( Client  Side  &  Server  Side )  untuk Membangun  portal  “PHP  ialah  bahasa  pemrograman (berbasis website) dapat  mengolah  atau  memproses data dynamis . PHP atau server side yaitu syntax yang diberikan  kemudian  dijalankan  oleh  server, browser mengirimkan hasil saja. [9]

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, studi kasus /objek penelitian Institut Teknologi Nasional Malang. Berikut ini adalah langkah-langkahnya:
1. Studi Literature Studi literature  yang dilakukan  terhadap  acuan atau  referensi  yang  terkait  dengan  penelitian  ini. Menggunakan liteirature untuk  sistem  pendukung keputusan, seleksi penerimaan beasiswa KIP. Dengan mengkombinasikan/mengkolaborasikan metode SAW  danTOPSIS.  Sumber  yang  diambil  meliputi jurnal/paper,  E-Book,  buku,  artikel,  dan  lain sejenisnya. Berdasarkan studi literature pengumpulan data meliputi data yang digunakan yaitu seluruh data mahasiswa  yang  mendaftar  beasiswa  KIP  di  Institut Teknologi Nasional Malang.
2. Penentuan Kriteria Metode  SAW  digunakan  untuk  menentukan kritera, kriteria dan pembobotan berdasarkan kesepakatan  dengan  pihak  terkait  yaitu,  LPMB (Lembaga  Penerimaan  Mahasiswa  Baru)  sebagai  tim penyeleksi Beasiswa KIP.  Berikut ini adalah kriteria- kriteri  yang  harus  dipenuhi  oleh  pendaftar  Beasiswa KIP seperti pada tabel.1 berikut.
Tabel 1 Tabel kriteria acuan Kode Ketentuan Kriteria C1 Pekerjaan Aayah C2 Pekerjaan Ibu C3 Penghasilan Orangtua C4 Tanggungan Orangtua C5 Kepemilikan Rumah C6 Tingkat Prestasi C7 Jumlah Prestasi
Untuk menentukan  pendaftar  atau  calon penerima Beasiswa KIP yang akan di terima di Institut Teknologi  Nasional  Malang  terdapat  nilai  kriteria seperti pada tabel 2 berikut.
Tabel 2 Tabel kriteria kecocokan Kode Ketentuan Kriteria Bobot C1 Cost 0,15 C2 Cost 0,15 C3 Cost 0,25 C4 Benefit 0,1 C5 Benefit 0,15 C6 Benefit 0,1 C7 Benefit 0,1
Dari  kedua  tabel  tersebut  terdapat tujuh  kriteria yang  digunakan  dalam  proses  penentuan  seleksi penerima  Beasiswa  KIP.  Kriteria  yang  digunakan memiliki  nilai  bobot  yang  berbeda  sesuai  dengan prioritas dari besarnya nilai bobot pada suatu kriteria. Atribut cost (atribut biaya atau minimum) dan atribut benefit (atribut keuntungan atau maksimum).
Berikuti ini adalah kriteria 1 yaitu pekrjaan ayah seperti pada tabel 3 berikut.
Tabel 3Tabel Pekerjaan Ayah (C1) Ketentuan Kriteria Nilai Tidak Kerja 5 Nelayan / petani 4 sawasta / wiraswasta 3 Lainnya 2 Kosong/tidak diisi 1
Kriteria atau C2 adalah pekerjaan ibu yang akan ditunjukkan pada tabel 4 berikut Tabel 4 Tabel Pekerjaan Ibu (C2) Ketentuan Kriteria Nilai Tidak Kerja 5 Nelayan / petani 4 SMAsawasta / wiraswasta 3 Lainnya 2 Kosong/ tidak diisi 1
Kriteria  berikutnya adalah C3 yaitu penghasilan orangtua  yang  akan  ditunjukkan  seperti  pada  tabel  5 berikut.
Tabel 5 Tabel penghasilan orang tua (C3) Ketentuan Kriteria Nilai 0-Rp 1.000.000. 5 Rp 1.000.000.-Rp 2.000.000. 4 Rp 2.000.000.-Rp 3.000.000. 3 Rp 3.000.000.->Rp.4.000.000. 2 Tidak diisi 1
Kriteria  berikutnya  adalah  C4  atau  tanggungan orangtua  yang  akan  ditunjukkan  seperti  pada  tabel  6 berikut.
Tabel 6 Tabel Tanggungan Orang Tua (C4) Ketentuan Kriteria Nilai >4 orang 5 4 orang 4 3 orang 3 2 orang 2 1 orang
Kriteria  selanjutnya  adalah  C5  yaitu  status tempat  tinggal  yang  akan  ditunjukkan  seperti  pada tabel 7 berikut.
Tabel 7 Tabel Status tempat tinggal (C5) Ketentuan Kriteria Nilai Tidak punya 5 Menumpang 4 Sewa tahunan/bulan 3 Milik sendiri 2 Kosong/tidak diisi 1
Kriteria  6  atau  C6  yaitu  tingkat  prestasi  yang ditunjukkan seperti pada tabel 8 berikut.
Tabel 8 Tabel Jumlah prestasi (C6) Ketentuan Kriteria Nilai 3 5 2 4
1 3 Tidak ada 1
Kriteria  terakhir  atau  C7  adalah  jumlah  prestasi yang akan ditunjukkan pada tabel 9 berikut.
Tabel 9 Tabel Jumlah prestasi (C7) Ketentuan Kriteria Nilai Internasional 5 nasional 4 Provinsi 3 Kab/kota 2 Tidak ada 1

## 3.1. Blok Diagram Sistem
Blok  diagram  dari  sistem  keputusan  berikut  ini adalah blok diagram dari sistem pendukung keputusan penerima  Beasiswa  KIP  sebagai  aplikasi  untuk menyeleksi calon mahasiswa yang mendaftar beasiswa KIPseperti pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1 Blok Diagram Sistem
Dari blok diagram tersebut, pendaftar mengumpulkan  berkas  ke  admin  kemudian  admin menginputkan  data  pendaftar  sesuai  dengan  berkas yang telah dikumpulkan. Selanjutnya data akan diolah dengan  perhitungan  sistem  kemudian database akan menyimpan hasil perhitungan dan di tampilkan dalam rangking dan kelolosan.

## 3.2. Flowchart Sistem
flowchart/ alur  proses  perhitungan Simple Additive Weighting (SAW)  dan Technique  for  Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) ditunjukkan pada gambar 3 brikut ini.
Gambar 3 Alur Proses sistem
Pada  Gambar  3  adalah flowchart ,  mulai kemudian terdapat decision atau kondisi apabila admin
maka  lanjut  ke  halaman  utama  admin  dan  dapat mengelola data pendaftar beasiswa KIP, data pendaftar beasiswa  berupa  kriteria-kiteria  seperti  pekerjaan ayah,  pekerjaan  ibu,  penghasilan  orangtua,  jumlah tanggungan,  kepemilikan  rumah,  tingkat  prestasi  dan jumlah  prestasi  yang  akan  dilanjutkan  ke  proses perhitungan  SAW  TOPSIS  dan  di  outputkan  berupa data penerima beasiswa. Jika bukan admin yaitu atasan maka  setelah login memasukkan username dan password akan  mengakses output data  penerima beasiswa  atau  hasil  perhitungan.  Terdapat decision jika iningin keluar dari web maka proses telah selesai jika tidak  maka akan kembali ke halaman dashboard atau halaman utama .

## 3.3. Flochart Perhitungan
Flowchart atau alur  proses  perhitungan Simple Additive Weighting (SAW)  dan Technique  for  Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) ditunjukkan pada gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4 Alur Proses perhitungan
Pada  gambar  4 flowchart penghitugan simple additive weighting (SAW), mengambil data pendaftar (calon  penerima  KIP)  pada database .  Data  pendaftar memuat  data  yang  diperlukan  dan  sesuai  dengan kriteria.  Berikutnya  pengambilan  data  bobot  setiap kriteria yang diambil dari database . Kemudian proses
normalisasi data sesuai dengan kriteria yaitu ( cost atau benefit ).  Setelah  data  yang  telah  dinormalisasi didapatkan, dilakukan penghitungan sehingga mendapatkan hasil akhir dari masing-masing alternatif.  Berikutnya  adalah  perhitungan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  menentukan  solusi  idea  yaitu  terdapat  ide positif  dan  idea  negatif  dan  berikutnya  menentukan jarak antara alternatif dengan solusi idea ( idea positif dan idea negatif).  Langkah  berikutnya  adalah menentukan nilai preferensi pada setiap alternatif yang kemudian  akan  diurutkan/dirangkingkan  dari  yang terbesar  hingga  terkecil,  untuk  mengetahui  kelolosan pendaftar yang mendapatkan Beasiswa KIP.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN .
Berikut ini adalah langkah-langkah perhitungan Kombinasi SAW TOPSIS
1. Membuat matriks keputusan dan Normalisasi
SAW Tabel 1 Matriks keputusan SAW Alter natif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 3 5 4 2 2 2 3 A2 4 4 5 3 2 1 1
A3 4 2 1 2 1 2 3
A4 5 2 5 4 2 2 3
A5 5 3 5 3 2 1 1 A6 4 5 5 3 2 4 5
A7 4 5 5 5 2 3 3 A8 3 3 3 5 2 3 4 A9 2 2 1 3 1 1 1
A10 2 5 1 2 1 2 4 Min 2 2 1 1 1 1 1
Max 5 5 5 5 2 4 5
Jika j adalah benefi t/ keuntungan maka, gunakan rumus pertama/atas.
Jika  j adalah cost / biaya  maka,  gunakan rumus kedua/bawah. dimana : Rij= nilai ratting kinerja ternormalisasi. Xij= nilai atribut tiap-tiap kriteria Max xij= nilai max (dari setiap baris dan kolom) Min Xij= nilai min (dari setiap baris dan kolom) Benefit = nilai max/terbesar.
cost = nilai min/terkecil.
Contoh perhitungan normalisasi SAW 𝑅1,1
𝑚𝑖𝑛 {3,4,4,5,5,4,4,3,2,2}
3 = 2 3 =  0,666667
𝑅1,5 2 𝑚𝑎𝑥{2,2,1,2,2,2,2,2,1,1} = 2 2 =  1
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan
didapatkan hasil normalisasi SAW seperti pada tabel 10 berikut
. Tabel 10 hasil normalisasi SAW Alter natif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 0,666667 0,4 0,25 0,4 1 0,5 0,6 A2 0,5 0,5 0,2 0,6 1 0,25 0,2 A3 0,5 1 1 0,4 0,5 0,5 0,6 A4 0,4 1 0,2 0,8 1 0,5 0,6 A5 0,4 0,666667 0,2 0,6 1 0,25 0,2 A6 0,5 0,4 0,2 0,6 1 1 1 A7 0,5 0,4 0,2 1 1 0,75 0,6 A8 0,666667 0,666667 0,3333 33 1 1 0,75 0,8 A9 1 1 1 0,6 0,5 0,25 0,2 A10 1 0,4 1 0,4 0,5 0,5 0,8

## 2. Normalisasi TOPSIS
Berikut ini adalah rumus normalisasi TOPSIS
Keterangan : i= 1,2,3..m dan j = 1,2,3…n
Rij= matriks hasil normalisasi.
Xij = matriks keputusan. Contoh perhitungan normalisasi TOPSIS :
𝑅1,1 0,666667 √0,666667 2 +0,5 2 +0,5 2 +0,4 2 +0,4 2 +0,5 2 +0,5 2 +0,666667 2 +1 2 +1 = 0,324956
𝑅2,1 0,5
√0,666667 2 +0,5 2 +0,5 2 +0,4 2 +0,4 2 +0,5 2 +0,5 2 +0,666667 2 +1 2 +1 = 0,243717
𝑅3,1 0,5
√0,666667 2 +0,5 2 +0,5 2 +0,4 2 +0,4 2 +0,5 2 +0,5 2 +0,666667 2 +1 2 +1 = 0,243717 Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan didapatkan  hasil  normalisasi  TOPSIS  seperti pada tabel 11 berikut.
Tabel 11 Hasil normalisasi TOPSIS C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 0,3249 56 0,1829 77 0,1361 11 0,1873 17 0,3592 11 0,2747 21 0,3061 86 0,2437 17 0,2287 21 0,1088 89 0,2809 76 0,3592 11 0,1373 61 0,1020 62 0,2437 17 0,4574 43 0,5444 43 0,1873 17 0,1796 05 0,2747 21 0,3061 86 0,1949 74 0,4574 43 0,1088 89 0,3746 34 0,3592 11 0,2747 21 0,3061 86 0,1949 74 0,3049 62 0,1088 89 0,2809 76 0,3592 11 0,1373 61 0,1020 62 0,2437 17 0,1829 77 0,1088 89 0,2809 76 0,3592 11 0,5494 42 0,5103 1 0,2437 17 0,1829 77 0,1088 89 0,4682 93 0,3592 11 0,4120 82 0,3061 86 0,3249 56 0,3049 62 0,1814 81 0,4682 93 0,3592 11 0,4120 82 0,4082 48 0,4874 35 0,4574 43 0,5444 43 0,2809 76 0,1796 05 0,1373 61 0,1020 62 0,4874 35 0,1829 77 0,5444 43 0,1873 17 0,1796 05 0,2747 21 0,4082
48 𝑥𝑖𝑗 𝑟𝑖𝑗 ____________
√∑ 𝑚 𝑖 = 1  𝑥 2 𝑖𝑗
3. Perkalian terbobot
Tabel  12 Bobot kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
bobot 0,15 0,15 0,25 0,1 0,15 0,15 0,1 𝑌𝑖𝑗 = 𝑟𝑖𝑗. 𝑊 𝑗
Dengan : Yij= Perkalian terbobot (dengan bobot) rij= Matrix ternormalisasi. Wj= Bobot. Berikut  ini  adalah  contoh  perkalian  matriks normalisasi  dengan  bobot  atau  nnormalisasi terbobot. Y1, 1 = 0,324956 * 0,15 = 0,048743 Y1, 2 = 0,182977 * 0,15 =  0,027447
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah dilakukan  maka  didapatkan  hasil  perkalian dengan  matriks  terbobot  seperti  pada  tabel  13 berikut ini.
Tabel 13 Hasil perkalian matriks dengan bobot
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 0,048 743 0,027 447 0,034 028 0,018 732 0,053 882 0,027 472 0,030 619 0,036 558 0,034 308 0,027 222 0,028 098 0,053 882 0,013 736 0,010 206 0,036 558 0,068 616 0,136 111 0,018 732 0,026 941 0,027 472 0,030 619 0,029 246 0,068 616 0,027 222 0,037 463 0,053 882 0,027 472 0,030 619
0,029
246 0,045
744 0,027 222 0,028 098 0,053 882 0,013 736 0,010 206 0,036 558 0,027 447 0,027 222 0,028 098 0,053 882 0,054 944 0,051 031 0,036 558 0,027 447 0,027 222 0,046 829 0,053 882 0,041 208 0,030 619 0,048 743 0,045 744 0,045 37 0,046 829 0,053 882 0,041 208 0,040 825 0,073 115 0,068 616 0,136 111 0,028 098 0,026 941 0,013 736 0,010 206 0,073 115 0,027 447 0,136 111 0,018 732 0,026 941 0,027 472 0,040 825
4. Mencari nilai solusi ideal positif dan negatif
Rurmus solusi ideal positif
𝑦 + 𝑗 =    {𝑖 max 𝑦 𝑖𝑗 ∶  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡.
𝑖
min 𝑦 𝑖𝑗 ∶  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡.
Rumus solusi ideal negatif
𝑦 − 𝑗 =    {𝑖 min 𝑦 𝑖𝑗 ∶  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡.
𝑖
max 𝑦 𝑖𝑗 ∶  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡. keterangan : 𝑦 + 𝑗 = Solusi ideal postive .        i =  Nilai matriks 𝑦 − 𝑗 = Solusi ideal negative . Max yij = Nilai maks Benefit = keuntungan. Cost = Biaya
Berikut  ini  adalah  contoh  mencari  solusi  ideal positif dan negatif.
Solusi ideal negatif [ 𝐴 − ]
𝑦1 − =  max  {  0,048743;  0,036558;  0,036558;
0,029246; 0,029246; 0,036558; 0,036558; 0,048743; 0,073115; 0,073115;} = 0,073115
Solusi ideal positif [ 𝐴 + ] 𝑦1 + =  min  {  0,048743;  0,036558;  0,036558;
0,029246; 0,029246; 0,036558; 0,036558;
0,048743; 0,073115; 0,073115;} = 0,029246
Hasil perhitungan solusi ideal positif dan negatif ditunjukkan pada tabel 14 berikut.
Tabel 14 Nilai solusi ideal positif dan negatif
Ket C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
Min 0,02 9 246 0,02 74 47 0,02 72 22 0,02 69 41 0,02 69 41 0,01 37 36 0,01 02 06 Max 0,07 31 15 0,06 86 16 0,13 61 11 0,05 38 82 0,05 38 82 0,05 49 44 0,05 1 031 Atribut Cost Cost Cost Benf it Bene fit Bene fit Bene fit
Ket C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Solusi ideal - 0,07 31 15 0,06 86 16 0,13 61 11 0,02 69 41 0,02 6 941 0,01 37 36 0,01 02 06 Solusi ideal + 0,02 92 46 0,02 74 47 0,02 72 22 0,05 38 82 0,05 38 82 0,05 49 44 0,05 10 31
5. Menghitung jarak solusi ideal negatif dan positif
𝐷 𝑖 − = √∑(𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 Dengan : 𝐷 𝑖 − = Jarak Solusi ideal negative. Yij = Nilai perkalian dengan pembobotan. Y 𝑖 − = Solusi ideal negatife. j= kolom dari data .
Berikut  ini  adalah  contoh  perhitungan  mencari jarak solusi ideal positif dan negative : Jarak solusi ideal negatif  [D-]
D1- √ (0,48743 − 0,073115) 2 + (0,027447 − ,027447) 2 +(0,136111 − 0,136111) 2 +(0,018732 − 0,026941) 2 + (0,053882 − 0,026941) 2 +(0,027472 − 0,013736) 2 +(0,030619 − 0,010206) 2 jarak solusi ideal negatif [D+] D1+ √ (0,029246 − 0,029246) 2 + (0,027447 − ,027447) 2
+(0,034028 − 0,027222) 2 +(0,018732 − 0,053882) 2 + (0,053882 − 0,053882) 2 +(0,027472 − 0,054944) 2 +(0,030619 − 0,051031) 2
Berdasarkan  perhitungan  yang  dilakukan  maka nilai  jarak  solusi  ideal  negatif  dan  positif ditunjukkan pada tabel 15 berikut.
Tabel 15 Solusi ideal positif dan negatif
Alternatif D- D+ A1 0,11849408 0,048860214 A2 0,123222425 0,061775379 A3 0,044065895 0,127639367 A4 0,124351354 0,054351243 A5 0,122954827 0,063643247
A6 0,138081312 0,020108095 A7 0,132570007 0,025667181 A8 0,112064505 0,036567106 A9 0,009365858 0,141129897 A10 0,053114347 0,127103868

## 6. Mencari nilai preferensi dan rangking
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 −
𝐷𝑖 − + 𝐷𝑖 + Keterangan : 𝐷𝑖 − = Solusi Ideal Negatif. 𝐷𝑖 + =  Solusi Ideal Positif.
Berikut  ini  adalah  contoh  perhitungan  mencari nilai preferensi :
𝑉 1 = 0,11849408
0,11849408+0,048860214 =0,7080447040138
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan maka didapatkan hasil seperti pada tabel 16 berikut.

## Tabel 16 Hasil preferennsi dan perangkingan
Alternatif Preferensi Rangking A1 0,7080447040138 4 A2 0,6660750690482 6 A3 0,2566368377988 9 A4 0,6958564453510 5 A5 0,6589287026075 7 A6 0,8728859577169 1 A7 0,8377929890557 2 A8 0,7539749063797 3 A9 0,0622333707889 10 A10 0,2947224131008 8
Dari proses perhitungan yang telah dilakukan didaptkan hasil tampilan l dari  halaman perhitungan pada gambar 5 berikut ini.
Gambar 5 Tampilan halaman perhitungan
Berikut  ini  adalah  tampilan  halaman  nilai  alternatif pada aplikasi seperti pada gambar 6 berikut.
Gambar 6 Tampilan halaman nilai alternatif
Berikut ini adalah tampilan halaman subkriteria pada aplikasi seperti ditunjukkan pada gambar 7 berikut.

## Gambar 7 Tampilan Halaman subkriteria

## 4.1 Pengujian aplikasi
Tabel 17 Fungsionalitas Sistem Fungsi Google Chrome Mozila Firefox Microsoft Edge Tampil halaman login    Tampil halaman utama    Tampil data kriteria    Ubah data kriteria    Hapus data kriteria    Tampil halaman alternatif    Tambah data alternatif    Edit data laternatif    Hapus data alternatif    Ubah data alternatif    Tampil halaman nilai crips    Ubah data rips    Hapus data crips    Tambah data cips    Tampil halaman alternatif    Ubah data nilai alternatif    Tambah data nilai alternatif    Tampil halaman perhitungan   
Dari  pengujian  fungsional  menunjukkan  masing- masing  fitur (semua fitur) berjalan sesuai fungsinya, serta dapat  digunakan  pada  beberapa browser yang  berbeda- beda.

## 4.2 Pengujian Eror

## Tabel 18 Pengujian Eror
Alter natif Sistem Manual Eror A1 0.70804470401378 0,70804470401378 0% A2 0.66607506904817 0,66607506904817 0% A3 0.25663683779876 0,25663683779876 0% A4 0.695856445351 0,695856445351 0% A5 0.6589287026075 0,6589287026075 0% A6 0.87288595771694 0,87288595771694 0% A7 0.83779298905573 0,83779298905573 0% A8 0.75397490637974 0,75397490637974 0% A9 0.062233370788881 0,06223337078888 0% A10 0.29472241310079 0,29472241310079 0%
𝑝𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚−𝑝𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 x 100%
Dari  rumus  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa perhitungan system dikurangi  perhitungan  manual ( excel )  dibagi  perhitungan  manual  ( excel ),  di dapatkanhasil  dari  alternatif  1  sampai  alternatif  10, memiliki  prosentase error sebesar  0%  dapat disimpulkan program berjalan 100% tanpa error/ sesuai perhitungan

## 4.3 Pengujian User
Tabel 16 Pengujian user pertanyaan Respon Setuju Sangat setuju Kurang setuju Apakah aplikasi sistem pendukung keputusan untuk seleksi beasiswa KIP berbasis web ini mudah digunakan ? 2 0 0 Apakah menu atau fitur pada aplikasi mudah dipahami? 2 0 0 Apakah warna tombol, jenis font, dan warna font pada aplikasi terlihat jelas dan sesuai ? 1 1 0 Apakah aplikasi mudah dimengerti? 2 0 Jumlah 7 1 0 Total  Respon 8
𝑝𝑟𝑜𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ

## 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑋 100
Dari  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  empat pertanyaaan  jumlah setuju adalah 7,  jumlah  sangat setuju adalah  1  dan  jumlah  kurang  setuju  adalah  0,  Kuisioner diatas menyatakan setuju bahwa aplikasi mudah digunakan, tampilan  yang  jelas,  menu  aplikasi  terlihat  jelas,  mudah dipahami 87.5% setuju 12.5% sangat setuju, kurang setuju 0%  dari  2  pengguna  aplikasi  yaitu  admin  LPMB  Institut Teknologi Nasional Malang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  beberapa  pengujian  yang  telah dilakukan didapatkan kesimpulan sebagai berikut  :
1. Dari  pengujian  fungsional  menunjukkan  masing- masing fitur pada aplikasi berjalan sesuai fungsinya, serta  dapat  digunakan  di  beberapa browser yang berbeda-beda.
2. Hasil dari pengujian error yang didapatakan dari alternatif  1  hingga  alternatif  10,  tingkat error adalah  0%  secara  garis  besar  program  berjalan 100%
3. Dari  pengujian user menyatakan  setuju  bahwa aplikasi mudah digunakan, tampilan yang jelas, menu aplikasi terlihat jelas, mudah dipahami 87.5% setuju 12.5%  sangat  setuju,  kurang  setuju  0%  dari  2 pengguna  aplikasi  yaitu  admin  LPMB  Institut Teknologi Nasional Malang.

## 5.2. Saran
Setelah  penelitian  dilakukan,  penulis  dapat  memberikan saran  yang  berguna  untuk  pengembangan  berikutnya, adapun saran adalah sebagai berikut :
1. Mengembangkan system menjadi  sebuah system informasi pendaftaran beasiswa melalui website .
2. Menambahkan firtur untuk merubah atau mengganti password admin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Faiz,  Achmad,  Nurcholis  Ali  Sya'bana,  and Muhammad Hafiz. 2020. "Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan metode SAW Dan TOPSIS:Studi Kasus Universitas Muhammadiyah  Tangerang." Jurnal  Teknik
Infoematika (JIKA) Universitas Muhammadiyah Tanggerang 49-59.
[2] Fardani. 2018. “Penerapan Metode SAW ( Simpe Addittive  Weighting )  untuk  Merancang  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Taruna Taruni Terbaik  Pada  SMK  Negeri  2  Turen.” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) 206- 213.
[3] Wibowo,  Suryo  Adi,  and  Yosep  Agus  Pranoto. 2015.  "Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Sebgsi Filter Penerima Beasiswa Menggunakan Model Analytical Hierarchy Process ." INDUSTRI INOVATIF 45-52.
[4] M.Fatahuddin. 2017. "Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Keluarga  Yang  Berhak Mendapatkan Raskin (Beras Miskin)
Menggunakan  Metode  SAW  ( Simple Addittive Weighting )  (Studi  Kasus  Desa  Tumbih  Mulia
Kecamatan Suralaga Kabupaten Lombok Timur)." JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) 210-218.
[5] Wiranata, Ade Davy. 2020. "Pemilihan Karyawan Teladan Menggunakan  metode SAW dan  TOPSIS." Journal  of  Business  and  Audit Information Systems 22-35.
[6] Heriawan,  I  Gede  Teguh.  2019.  "Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  beasiswa Bidikmisi  Menggunakan  metode  SAW  TOPSIS Di STAH MPU Kuturan Singaraja." Jurnal Sains dan Teknolog 116-126.
[7] Taufiq,  Rohmat.  2020. Sistem  Pendukung Keputusan Pngantar,Contoh Soal dan Pembahasan  Mengunakan  metode  Graphic, Simpleks,  SAW,  TOPSIS  ,AHP. Bogor:  Penerbit Mitra Wacana Media.
[8] Setiyaningsih,  Wiji.  2015. konsep  Sistem Pendukung  Kputusan. Malang:              Yayasan Edelweis .
[9] Marisa, Fitri. 2017. Web Progrmming Client Side &  Server  Side  Untuk  Membangun  Portal. Yogyakarta: Deepublish.