## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 25 Nomor 2 Juni 2023

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENERIMA PROGRAM INDONESIA PINTAR MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
Muhammad Sandi Rais 1 *, M. Idris Rois 1 , Lasmi Oyong 2 , Yonhendri 2 , Ahmad Zufan 2
1 Program Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Master Pekanbaru, Indonesia
2 Program Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Muhammadiyah Batam, Indonesia
Abstrak : Program Indonesia Pintar( PIP) ialah perkembangan dari Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) yang melingkupi  anak  didik  dari  tahapan  pembelajaran  SD  atau  MI,  SMP  atau  MTs,  SMA  atau  Sekolah  Menengah Kejuruan(SMK)  atau  SMA,  serta  anak  didik  atau  masyarakat  berlatih  di  Pusat  Aktivitas  Berlatih(  PKBM)  atau instansi  Bimbingan  serta  penataran  pembibitan  sampai  anak  umur  sekolah  semacam  Gelandangan,  pekerja anak, anak- anak yang terdapat di panti asuhan. Lewat Program Indonesia Pintar( PIP) ini diharapkan anak usia sekolah  dari  rumah-  tangga  atau  keluarga  miskin  bisa  menerus  menuntut  ilmu,  tidak  putus  sekolah,  serta  di masa  depan  diharapkan  mereka  bisa  memutuskan  rantai  kemiskinan  yang  dikala  ini  dirasakan  ibu  dan bapaknya. Guna itu dibutuhkan sistem pendukung keputusan yang bisa menolong dalam determinasi pemeroleh Program  Indonesia  Pintar  di  SMP  Negara  39  pekanbaru.  Tata  cara  yang  dipakai  yakni  Fuzzy  Multi  Criteria Decision Making( FMCDM) yang menilai penentu alternatif sehingga bisa dipakai dalam analisa kebijakan dalam pengambilan keputusan.
Kata  kunci: Program  Indonesia  Pintar  (PIP),  Sistem  Pendukung  Keputusan, Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Making (FMCDM)

## I. PENDAHULUAN 1
Program  PIP  merupakan  Program  Nasional yang bermaksud guna menghilangkan hambatan  pelajar  miskin  ikut  serta  guna menuntut  ilmu  dengan  menolong  pelajar miskin mendapatkan akses jasa pembelajaran yang  pantas,  menghindari  putus  sekolah, menarik  anak  didik  miskin  guna  balik berpelajaran,  menolong  anak  didik  penuhi keinginan dalam aktivitas penataran,
mensupport program Harus Berlatih
*) mhdsandirais@gmail.co.id
Diterima: 14 November 2022 Direvisi: 10 Januari 2023 Disetujui: 9 Mei 2023 DOI: 10.23969/infomatek.v25i1.6476
Pendidikan  Bawah  9  Tahun(  apalagi  sampai tingkatan  menengah  atas),  dan  menolong kelancaran program sekolah.
Lewat  Program  Indonesia  Pintar(  PIP)  ini diharapkan  anak  usia  sekolah  dari  rumah- tangga  atau  keluarga  miskin  bisa  untuk menuntut ilmu.
Semacam perihalnya Dorongan pelajar Miskin(  BSM),  program  ini  bersifat  dukungan langsung  pada  anak  didik  serta  bukan beasiswa,  sebab  bersumber  pada  keadaan ekonomi  pelajar  serta  bukan  bersumber  pada hasil( beasiswa) memikirkan situasi pelajar.
Pada  prinsipnya  kehadiran  sistem  pendukung keputusan  cuma  selaku  sistem  pendukung
guna  sesuatu  cara  pengumpulan  keputusan. Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu sistem  berbasis  komputer  untuk  mendukung sistem  berbasis  keputusan  (Limbong  et  al., 2020).
Sistem
pendukung keputusan merupakan merupakan suatu informasi
berbasis  komputer  menghasilkan  berbagai alternative keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan  yang  terstruktur  maupun  tidak terstruktur  dengan  mengunakan  data  dan model (Dicky Nofriansyah, 2017).
Pengambilan  keputusan  ini  digunakan dalam  menyeleksi  kelompok  untuk  membuat peringkat  yang  selanjutnya  menjadi  beberapa kriteria yang
perlu
dievaluasi.Dengan melakukan perhitungan untuk kualitatif menjadi  kuantitatif  data,  sehingga  menjadi hasil perhitungan dalam pengambilan keputusan  (A.  P.  Lubis,  2019  )  Pengambilan keputusan  menjadi  kegiatan  penting  di  dunia ultra-modern meski  diserbu  dengan  beragam kemajuan teknologi yang diperbarui membantu  alat  keputusan.  Teknologi  saja terkadang  gagal  menghasilkan  keputusan tanpa mempertimbangkan kemampuan kognitif  manusia  (D.  M.  Ariyanti,F  dan  D.M, 2018  ).  Pada  metode  pengambilan  keputusan ini  digunakan  pada  analisa  kebijaksanaan merupakan  memakai  tata  cara  Fuzzy  Multi Criteria Decision Making( FMCDM).
pengambil
keputusan menyatakan pendapatnya  menggunakan  himpunan fuzzy yang pertama kali diperkenalkan oleh ( Zadeh, 1965)  FMCDM  (Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Making) merupakan suatu metode pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif berdasarkan  beberapa  kriteria-kriteria  tertentu (Murti, 2017).
Menurut  Sri  Winarso  Martyas  Edi  dalam (Hardianto  &  HTS,  2018)  FMCDM  merupakan
suatu  metode  yang  dapat  digunakan  sebagai alat  pendukung  keputusan.  Multi  Criteria Decision  Making  (MCDM)  mengacu  pada proses penyaringan, memprioritaskan, peringkat  atau  memilih  set  alternatif  dengan kriteria  kondisi  yang  independen,  sepadan atau bertentangan.
Fuzzy Multi Criteria Decision Making
(FMCDM)di  kembangkan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  terhadap  beberapa alternatif keputusan untuk mendapatkan suatu keputusan  yang  akurat  dan  optimal.  FMCDM di  gunakan  untuk  melakukan  penilaian  atau seleksi  terhadap  beberapa  alternatif  dalam jumlah  yang  terbatas.  Menurut  (Handayani  & S, 2014).

## II. METODOLOGI
Dalam melaksanakan penelitian supaya memperoleh hasil yang optimal, pastinya wajib menjajaki kaidah- kaidah( metode) yang sudah ditetapkan.  Metodologi  ialah  cerminan  serta langkah-  langkah  yang  hendak  dijadikan referensi  dalam  melaksanakan  penelitian. Langkah-  langkah  penelitian  ini  digambaran dalam wujud kerangka kegiatan.
Penampilan gambar seperti  pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja
Melakukan Studi Pendahuluan Mengidentifikasi Permasalahan Menganalisa Permasalahan Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data
Menggolah Data Metode FMCDM
Menguji Aplikasi
Bersumber  pada  kerangka  kegiatan  pada
Gambar 1. sehingga masing –  masing tahapannya bisa dipaparkan selaku berikut:
1. Melaksanakan Studi Pendahuluan
Pada  langkah  ini  dicoba  pemantauan  pada permasalahan  yang  hendak  diawasi  guna mencermati  serta  melaksanakan  mengolah data  dan  mengkaji  lebih  dalam  mengenai kasus  yang  terdapat  pada  disaat  ini.  Langkah ini  ialah  tahap  dini  guna  mendapatkan kesimpulan permasalahan ialah: a.  Gimana  Tata  cara  Fuzzy  Multi  Criteria Decision  Memberikan  Penyelesaian  guna pemeroleh Program Indonesia Pintar? b. Gimana Menerapkan Tata cara Fuzzy Multi Criteria  Decision  Making  Sistem  Pendukung Ketetapan  guna  penerima  Program  Indonesia Pintar ?
2.  Mengidentifikasi Permasalahan
Pada langkah ini diformulasikan permasalahan yang  hendak  jadi  subjek  penelitian.  Formulasi permasalahan dicoba guna memastikan permasalahan apa saja yang ada pada subjek penelitian  dan  membagikan  batas  dari  kasus yang hendak diteliti.
3. Menganalisa Permasalahan Menganalisa permasalahan
merupakan
bermaksud guna bisa
menguasai
permasalahan yang sudah didetetapkan dalam  ruang  lingkup  ataupun  batasannya. Dengan  menganalisa  permasalahan  yang didetetapkan itu, sehingga  permasalahan  bisa dimengerti  dengan  bagus.  Permasalahan yang terjalin yakni Gimana Metode Fuzzy Multi Criteria Decision
Making
membagikan
pemecahan guna pemeroleh Program Indonesia  Pintar  bersumber  pada  kriteria- kriteri,  serta.  Gimana  menerapkan  Tata  cara Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making  Sistem
Pendukung
Keputusan guna penerima Program Indonesia Pintar.
4. Mempelajari Literatur Lewat studi literatur, dipelajari teori- teori yang berkaitan dengan Sistem Pendukung Keputusan( SPK), Fuzzy Multi Criteria Decision  Making(  FMCDM),  serta  aplikasi Berplatform Website.
5. Mengakumulasi Data
Dalam  pengumpulan  informasi  serta  data, pada  langkah  ini  dicoba  guna  mengenali  hal sistem  yang  diteliti.  Dari  informasi  serta  data yang  dikumpulan  hendak  diterima  informasi guna pendukung riset. Tata cara  yang dipakai pengarang  guna  pengumpulan  data  dengan bermacam tata cara selaku selanjutnya:
a. Observasi Melaksanakan observasi dengan cara langsung ditempat riset ialah pada SMP Negri 39  Pekanbaru  Lewat  observasi  ini  diharapkan bisa mengenali kasus yang ada.
b. Interview Dicoba  guna  mendapatkan  data  ataupun informasi  yang  diperlukan  dengan  metode melaksanakan  tanya  jawab  langsung  pada arahan  ataupun  pada  bagian  yang  terpaut  di SMP Negeri 39 Pekanbaru.
c. Studi Literatur Dalam  metode  ini  data  digabungkan  dengan membaca  jurnal-  jurnal  yang  berhubungan dengan  pemakaian  tata  cara  Metode  Fuzzy Multi
Criteria
Decision Making guna pengumpulan  keputusan  ini  untuk  tujuan memudahkan  serta  menghasilkan  rujukan dalam  cara  determinasi  guna  penerima Program  Indonesia  Pintar  di  SMP  Negeri  39 Pekanbaru.

## 6. Mengolah Data dengan Metode( FMCDM)
Langkah  ini  bermaksud  guna  mengolah  data dengan  metode  Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Making  (  FMCDM).  Langkah  ini  bermaksud guna  membagi  prioritas  pengganti  ketetapan bersumber pada hasil akumulasi serta memilah pengganti ketetapan dengan prioritas paling tinggi selaku pengganti yang maksimal.
7. Menguji Aplikasi
Pengetesan  dicoba  guna  menyamakan  hasil yang  diperoleh  pada  langkah  aplikasi  sistem  . Apakah  hasil  yang  diterima  cocok  dengan percobaan yang dicoba.
Langkah –  langkah  percobaan  ini  terdiri  dari sebagian metode ialah.
a. Memastikan bagian kebutuhan dari patokan opsi  ialah  rating  kebutuhan  tiap  patokan  serta rating  kesesuaian  pengganti  kepada  patokan keputusan
Tabel  1. Rating Keperluan Setiap Kriteria Kriteria C1. C2. C3. C4. Rating Keperluan Tabel  2. Rating Kesamaan Alternatif Pada Kriteria Alternatif Rating Kesamaan C1. C2. C3. C4. A1
A2
A3
A4
A5
b.  Memastikan  bagian  kesesuaian  pengganti kepada kriteria c.  Memastikan  bagian  kebutuhan  tiap-  tiap pengganti kepada kriteria d. Mengagregasikan bobot- bobot kriteria serta bagian  kesesuaian  tiap  pengganti oleh kriterianya.  Dari  itu  memakai  operator  mean, Fi diformulasikan selaku:
      ) ( 1 2 2 1 1 k tk t t W S W S W S k F               (1)
e.  Memilah  pengganti  keputusan  prioritas paling tinggi selaku altenatif yang maksimal.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Deskriptif Sistem
Pada  bagian  ini  pula  menyuguhkan  hasil  dari penelitian  yang  didapat  dari  data angket  yang dicoba pada arahan SMP Negeri 39
Pekanbaru  serta  bersumber  pada  petunjuk teknis  Program  Indonesia  Pintar(  PIP)    yang dijadikan  selaku  bimbingan  patokan  guna akseptor Program Indonesia Pintar, sebaliknya alternatifnya  merupakan  siswa-  siswi  kategori VII serta VIII di SMP 39 Pekanbaru. Data yang telah  didapat  ialah  seluruhnya  kebijaksanaan dari  pimpinan  SMP  Negara  39  Pekanbaru serta  diolah  dan  dilanjutkan  dengan  memakai metode  Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making( FMCDM)  di  mana  aplikasi  yang  dipakai  pada pengetesan sistem merupakan Aplikasi Berplatform Website.
3.2  Konsep Fuzzy  Multi  Criteria  Decision Making Fuzzy Multi Criteria Decision Making
(FMCDM)  merupakan  sesuatu  tata  cara pengumpulan  keputusan  guna  memutuskan pilihan  terbaik  dari  beberapa  pengganti bersumber  pada  kriteria-  kriteria  terpilih. Patokan  umumnya  berbentuk  ukuran-  ukuran, norma-  norma  ataupun  standar  yang  dipakai dalam pengambilan keputusan. Dalam memastikan  pemeroleh  Program  Indonesia Pintar ini memakai metode Fuzzy Multi Criteria Decision  Making(  FMCDM)  membutuhkan kriteria-  kriteria,  kualitas  kebutuhan  guna  tiap patokan  serta  rating  kesesuaian  pengganti kepada  patokan  keputusan,  alhasil  hendak diperoleh  pilihan  terbaik.  Yang  jadi  pilihan dalam penyeleksian pemeroleh Program
Indoneisa Pintar merupakan bisa diamati pada Tabel 3.
Tabel 3. Alternatif Alternatif Keterangan A 1 Muhammad Arif Putra A 2 Sari Wulan A 3 Hoiriah A 4 Wandra Gustri Leo A 5 Novita Desisari Marbun Alternatif  yang  dipakai  dalam  determinasi pemeroleh Program
Indonesia Pintar merupakan  siswa-  siswi  SMP  Negara  39 Pekanbaru.  Sebaliknya  kriteria-  kriteria  yang dipakai dalam determinasi pemeroleh Program Indonesia  Pintar  merupakan  bersumber  pada data serta interview dari pihak SMP Negeri 39
Pekanbaru  serta  bersumber  pada  Petunjuk Teknis  Program  Indonesia  Pintar(  PIP) semacam yang nampak pada Tabel 4.
Tabel 4. Kriteria Kriteria Keterangan C 1. Penerima BSM 2014 C 2. Pemegang KPS/KKS C 3. Peserta PKH C 4. Yatim/Piatu C 5. Danpak Bencana C 6. Pernah drop-out C 7. Keluarga Miskin C 8. Khusus C 9. Kelompok Bidang
Struktur  hirarki  masalah  bisa  ditinjau  pada Gambar 2.
Gambar 2 . Struktur Hirarki
Gambar 2 menjelaskan bahwa untuk penerima Program  Indonesia  Pintar  adalah  harus memenuhi  kriteria-kriteria.  Beberapa  Alternatif akan  dibandingkan  dengan  nilai  kriteria  yang telah  ditetapkan.  Kriteria  tersebut  adalah Penerima BSM 2021 (C 1 ), Pemegang KPS/KKS (C 2 ), Peserta  PKH (C 3 ), Yatim/Piatu (C 4 ),  Danpak  Bencana  (C 5 ),  Pernah drop-out
(C 6 ),  Keluarga  Miskin  (C 7 ),  Khusus  (C 8 ), Kelompok Bidang (C 9 ).
Guna  memastikan  bagian  kepentingan  tiap- tiap  pengganti  kepada  kriteria,  guna  keahlian angka  fuzzy  yang  dipakai  merupakan  guna nilai dari fuzzy segitiga, yang guna
anggotaannya sudah
ditampilkan pada kecocokan( 1) ialah:
Fungsi keanggotaan :
µ(x) =
Gambar  3  menampilkan  diagram  guna keanggotaan  bobot(  T)  kepentingan  kritetia( W) dengan memakai himpunan fuzzy segitiga. Keterangan TP : Tidak Penting CP : Cukup Penting P : Penting SP : Sangat Penting
Gambar 3. Anggota kepada Bobot Kepentingan Terhadap Setiap Kriteria  Dengan Himpunan Bilangan Fuzzy Segitiga
Variabel-
variabel
linguistik
yang
merepresentasikan  bobot  kebutuhan  guna setiap  patokan  merupakan:  T(  Kepentingan) W= TP, CP, P, SP dengan TP= Tidak Penting, CP=  Lumayan  Penting,  P=  Penting,  SP= Sangat  Penting,  yang  tiap-  tiap  diterangkan dengan  hasil  bilangan  fuzzy  segitiga  selaku selanjutnya:
 TP = { 0, 0.25, 0.5 }
 CP = { 0.25, 0.5, 0.75 }
 P    = { 0.5, 0.75, 1 }
 SP  = { 0.75, 1, 1 } Keterangan
SK  : Sangat Kurang
K : Kurang C : Cukup
B : Baik
SB  : Sangat Baik
Gambar 4. Guna Anggota pada Bobot KesesuaianSetiap Alternatif pada Setiap Kriteria Keputusan Himpunan Bilangan Fuzzy Segitiga
Sehingga Alhasil bagian kesesuaian alternatif- pengganti  dengan  prinsip  ketetapan  ialah:  T( Kesesuaian) S= SK, K, C, B, SB, dengan SK= Sangat  Kurang,  K=  Kurang,  C=  Cukup,  B= Baik,  dan  SB=  Sangat  Baik,  yang  tiap-  setiap dijelaskan  pada  nilai  bilangan  fuzzy  segitiga berlaku seperti berikutnya:
 SK = { 0, 0, 0.25 }
 K   = { 0, 0.25, 0.5 }
 C   = { 0.25, 0.5, 0.75 }
 B   = { 0.5, 0.75, 1 }
 SB = { 0.75, 1, 1 }
Tabel 5. Rating Kepentingan Untuk Setiap
Kriteria
Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9
Rating SP SP P SP P SP P P TP
Keterangan Tabel 5 guna pemeroleh Program Indonesia  Pintar  merupakan  Pemeroleh  BSM 2021(  C1),  Pemegang  KPS  atau  KKS(  C2), Peserta  PKH  (C 3 ),  Yatim/Piatu  (C 4 ),  Danpak Musibah  (C 5 ),  Pernah drop-out (C 6 ).  Keluarga Miskin  (C 7 ).  Khusus  (C 8 ),  dan  Kelompok Bidang  (C 9 ).  Untuk rating kepentingan  untuk setiap  kriteria  terdapat  tiga  krieteria  yaitu  C 1, C 2 ,  C 4, dan  C 6 yang  mempunyai  bobot
(x – a )/(b – a) ; a ≤ x ≤ b (x – c )/(b – c) ; b ≤ x ≤ c 0;..…≥ b ….. atau .. x ≥ c
keperluan  Sangat  Penting  (SP), C 3, C 5, C 7 dan C 8 yang  memiliki rating kepentingan  Penting (P),  dan  C 9 yang  memiliki rating kepentingan Tidak Penting (TP).
Tabel 5. Rating Kesesuaian Setiap Alternatif pada tiap Kriteria
Dengan  mensubstitusikan  bilangan  fuzzy segitiga  ke  tiap  variabel  linguistic  ke  dalam kecocokan(  3),(  4)  serta(  5)  didapat  angka kesesuaian fuzzy pada bagan selaku selanjutnya.
Tabel 6. Rating Kepentingan dan Rating Pada Kecocokan Setiap Kriteria Untuk Alternatif A 1
Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7
C 8 C 9 Kepentingan SP SP P SP P SP P P TP Kecocokan SB SB B B B B SB SB SK
Keterangan  untuk  alternatif  A 1 (Muhammad Arif  Putra),  dan  untuk  kriteria  yaitu  Penerima BSM  2021  (C 1 ),  Pemegang  KPS/KKS  (C 2 ), Peserta  PKH  (C 3 ),  Yatim/Piatu  (C 4 ),  Danpak Bencana (C 5 ), Pernah drop-out (C 6 ), Keluarga Miskin  (C 7 ),  Khusus  (C 8 ),  Kelompok  Bidang. Rating kepentingan  Sangat  Penting  (SP),  P (Penting),  dan  Tidak  Penting  (TP).  Rating Kesesuaian  SB(  Sangat  Baik),  B(  Baik),  serta Sangat Kurang( SK). Guna mencari nilai index kesesuaian  guna  tiap  opsi  lain  Y1,  Q1,  serta Z1,  guna  tiap-  tiap  rating  angka  didapat  dari Kesesuaian  SB  (Sangat  Baik),  B  (Baik),  dan Sangat Kurang (SK). Untuk mencari nilai index kesesuaian pada disetiap alternatif Y 1 , Q 1 , dan Z 1 ,  untuk  setiap rating nilai  diambil  dari fuzzy segitiga.
Y 1 =1/9*((SP*SB)+(SP*SB)+(P*B)+(SP*B)+(P* B)+(SP*B)+(P*SB)+(P*SB)+(TP*SK)) =1/9*((0.75*0.75)+(0.75*0.75)+(0.5*0.5)+(0.75 *0.25)+(0.5*0.25)+(0.25*0.5)+(0.5*0.75)+(0.5* 0.75)+(0*0)) = 0.347222222
Q 1 =1/9*((SP*SB)+(SP*SB)+(P*B)+(SP*B)+(P* B)+(SP*B)+(P*SB)+(P*SB)+(TP*SK)) =1/9*((1*1)+(1*1)+(0.75*0.75)+(1*0.75)+(0.75* 0.75)+(1*0.75)+(0.75*1)+(0.75*0.75)+(0.25*0)) = 0.659722222
Z 1 =1/9*((SP*SB)+(SP*SB)+(P*B)+(SP*B)+(P* B)+(SP*B)+(P*SB)+(P*SB) +(TP*SK))
=1/9*((1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1* 1)+(1*1)+(0.5*0.25)) = 0.902777778
Pada  alternatif  A1  guna  mencari  index kecocokan  guna  tiap  alternatif  Y1,  Q1,  serta Z1  didapat  dari  Tabel  6.  Rating  kesesuaian tiap  alternatif  terhdap  tiap  kriteria.  Rating kebutuhan  serta  Rating  Kesesuaian  tiap patokan guna Alternatif A1. Dari hasil kalkulasi diatas,  nampak  kalau  pada  pengganti  A1( Muhammad  Arif  Putra)  mempunyai  index kecocokan fuzzy: 0. 347222222; 0.
659722222; 0. 902777778
Tabel 7. Rating Kepentingan dan Rating Pada Kecocokan Setiap Kriteria Untuk Alternatif A 2 Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 Kepentingan SP SP P SP P SP P P TP
Kecocokan SB SB B B B B SB SB SK
Keterangan Tabel 7 untuk alternatif  A 2 (Wulan Sari),  dan  untuk  kriteria  yaitu  Penerima  BSM 2021  (C 1 ),  Pemegang  KPS/KKS  (C 2 ),  Peserta PKH (C 3 ),  Yatim/Piatu (C 4 ),  Dampak  Bencana (C 5 ),  Pernah drop-out (C 6 ),  Keluarga  Miskin (C 7 ),  Khusus  (C 8 ),  Kelompok  Bidang. Rating kepentingan Sangat Penting (SP), P (Penting), dan  Tidak  Penting  (TP). Rating Kesesuaian SB  (Sangat  Baik),  B  (Baik),  dan  Sangat Kurang  (SK).  Untuk  mencari  nilai  index
Alternatif Rating Kesesuaian C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9
A 1 SB SB B B B B SB SB SK A 2 B SB B B B B B SB SK
A 3 SB SB B SB B B B B SK
A 4 B SB B B B B SB B SK
A 5 B B SB B B B SB SB SK
kesesuaian    disetiap  alternatif  Y 1 ,  Q 1 ,  dan  Z 1 , pada  tiap rating nilai  didapat  dari fuzzy segitiga.
Alternatif A 2
Y 1 =1/9*((SP*B)+(SP*SB)+(P*B)+(SP*B)+(P*B) +(SP*B)+(P*B)+(P*SB)+(TP*SK))                      = 1/9*((0.75*0.5)+(0.75*0.75)+(0.5*0.5)+(0.75*0. 5)+(0.5*0.5)+(0.75*0.5)+(0.5*0.5)+(0.5*0.75)+( 0*0)) = 0.3125
Q 1 =1/9*((SP*B)+(SP*SB)+(P*B)+(SP*B)+(P*B )+(SP*B)+(P*B)+(P*SB)+(TP*SK))                        = 1/9*((1*0.75)+(1*1)+(0.75*0.75)+(1*0.75)+(0.7 5*0.75)+(1*0.75)+(0.75*0.75)+(0.75*1)+(0.25* 0)) = 0.631944444
Z 1 =1/9*((SP*B)+(SP*SB)+(P*B)+(SP*B)+(P*B) +(SP*B)+(P*B)+(P*SB)+(TP*SK))                    = 1/9*((1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1 )+(1*1)+(0.5*0.25))= 0.902777778
Pada  pengganti  A2  guna  mencari  index kecocokan  guna  tiap  alternatif  Y1,  Q1,  serta Z1 didapat dari Tabel 7. Rating kecocokan tiap alternatif terhdap tiap patokan. Rating kepentingan  serta  Rating  Kesesuaian  tiap kriteria  buat  Alternatif  A2.  Dari  hasil  kalkulasi di  atas,  kelihatan  jika  pada  alternatif  A2 (Wulan  Ekstrak)  mempunyai  index  kecocokan fuzzy: 0. 3125; 0. 631944444; 0. 902777778.
Tabel 8. Rating Kepentingan dan Rating Pada Kecocokan Setiap Kriteria Untuk Alternatif A 3
Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 Kepentingan SP SP P SP P SP P P TP Kecocokan SB SB B B B B SB SB SK
Penjelasan  Tabel  8  untuk  alternatif  A 3 (Hoiriah),  dan  untuk  kriteria  yaitu  Penerima BSM  2021  (C 1 ),  Pemegang  KPS/KKS  (C 2 ), Peserta  PKH  (C 3 ),  Yatim/Piatu  (C 4 ),  Danpak Bencana (C 5 ), Pernah drop-out (C 6 ), Keluarga Miskin  (C 7 ),  Khusus  (C 8 ),  Kelompok  Bidang. Rating kepentingan  Sangat  Penting  (SP),  P (Penting),  dan  Tidak  Penting  (TP). Rating
Kesesuaian SB ( Sangat Baik), B( Baik), serta Sangat Kurang( SK). Guna mencari nilai index kesesuaian  guna  tiap  alternatif  Y1,  Q1,  serta Z1,  guna  tiap-  tiap  rating  nilai  diperoleh  dari fuzzy segitiga.
Alternatif A 3 Y 1 =1/9*((SP*SB)+(SP*SB)+(P*B)+(SP*SB)+(P *B)+(SP*B)+(P*B)+(P*B)+(TP*SK))= 1/9*((0.75*0.75)+(0.75*0.75)+(0.5*0.5)+(0.75* 0.75)+(0.5*0.5)+(0.75*0.5)+(0.5*0.5)+(0.5*0.5) +(0*0)) = 0.340277778
Q 1 =1/9*((SP*SB)+(SP*SB)+(P*B)+(SP*SB)+(P *B)+(SP*B)+(P*B)+(P*B)+(TP*SK)) = 1/9*((1*1)+(1*1)+(0.75*0.75)+(1*1)+(0.75*0.7) +(1*0.75)+(0.75*0.75)+(0.75*0.75)+(0.25*0)) = 0.666666667
Z 1 =1/9*((SP*SB)+(SP*SB)+(P*B)+(SP*SB)+(P *B)+(SP*B)+(P*B)+(P*B)+(TP*SK)) = 1/9*((1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1 )+(1*1)+(0.5*0.25)) = 0.902777778
Pada  alternatif  A3  guna  mencari  index kesesuaian  guna  tiap  alternatif  Y1,  Q1,  serta Z1  diperoleh  dari  Tabel  8.  Rating  kesesuaian di setiap alternatif terhadap tiap kriteria. Rating kepentingan  serta  rating  Kesesuaian  tiap patokan  guna  Alternatif  A3.  Dari  hasil perhitungan  diatas,  nampak  kalau  pada alternatif  A3  (Hoiriah)  mempunyai  index kecocokan fuzzy:  0.340277778;  0.666666667; 0. 902777778.
Tabel 9. Rating Kepentingan dan Rating Pada Kecocokan Setiap Kriteria Untuk Alternatif 4
Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 Kepentingan SP SP P SP P SP P P TP
Kecocokan SB SB B B B B SB SB SK
Penjelasan Tabel 9 untuk alternatif A 4 (Wandra Gustri  Leo),  dan  untuk  kriteria  yaitu  Penerima BSM  2021  (C 1 ),  Pemegang  KPS/KKS  (C 2 ), Peserta  PKH  (C 3 ),  Yatim/Piatu  (C 4 ),  Danpak Bencana (C 5 ), Pernah drop-out (C 6 ), Keluarga
Miskin  (C 7 ),  Khusus  (C 8 ),  Kelompok  Bidang. Rating kepentingan  Sangat  Penting  (SP),  P (Penting),  dan  Tidak  Penting  (TP). Rating Kesesuaian  SB  (Sangat  Baik),  B  (Baik)  serta Sangat Kurang( SK). Guna mencari nilai index kesesuaian  guna  tiap  alternatif  Y1,  Q1,  serta Z1,  guna  tiap-  tiap  rating  nilai  diperoleh  dari fuzzy segitiga.
Alternatif A 4 Y 1 =1/9*((SP*B)+(SP*B)+(P*SB)+(SP*B)+(P*B) +(SP*B)+(P*SB) +(P*B)+(TP*SK))= 1/9*((0.75*0.5)+(0.75*0.5)+(0.5*0.75)+(0.75*0. 5)+(0.5*0.5)+(0.75*0.5)+(0.5*0.75)+(0.5*0.5)+( 0*0)) = 0.305555556
Q 1 =1/9*((SP*B)+(SP*B)+(P*SB)+(SP*B)+(P*B )+(SP*B)+(P*SB) +(P*B)+(TP*SK))= 1/9*((1*0.75)+(1*0.75)+(0.5*1)+(1*0.75)+(0. 75 *0.75)+(1*0.75)+(0.75*1)+(0.75*0.75)+(0.25*0) ) = 0.597222222
Z 1 =1/9*((SP*B)+(SP*B)+(P*SB)+(SP*B)+(P*B) +(SP*B)+(P*SB)+(P*B)+(TP*SK))= 1/9*((1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1 )+(1*1)+(0.5*0.25)) = 0.902777778
Pada  alternatif  A4  guna  mencari  index kecocokan  guna  tiap  alternatif  Y1,  Q1,  serta Z1  diperoleh  dari  tabel  9.  Rating  kesesuaian tiap  alternatif  terhadap  tiap  kriteria.  Rating kepentingan  serta  Rating  Kesesuaian  tiap patokan  guna  Alternatif  A4.  Dari  hasil perhitungan  di  atas,  nampak  kalau  pada alternatif  A4(  Wandra  Gusri  Leo)  mempunyai index  kecocokan  fuzzy:  0.  305555556;  0. 597222222; 0. 902777778.
Tabel 10. Rating Kepentingan dan Rating Pada Kecocokan Setiap Kriteria Untuk
Alternatif A 5 Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7
C 8 C 9 Kepentingan SP SP P SP P SP P P TP
Kecocokan SB SB B B B B SB SB SK
Penjelasan Tabel 10 pada alternatif A 5 (Novita
Desisari  Marbun),  dan  pada  kriteria  yaitu
Penerima BSM 2021 (C 1 ), Pemegang
KPS/KKS (C 2 ), Peserta  PKH (C 3 ), Yatim/Piatu (C 4 ),  Danpak  Bencana  (C 5 ),  Pernah drop-out (C 6 ),  Keluarga  Miskin  (C 7 ),  Khusus  (C 8 ), Kelompok Bidang. Rating kepentingan Sangat Penting  (SP),  P  (Penting),  dan  Tidak  Penting (TP). Rating Kesesuaian SB( Sangat Baik), B( Baik),  serta  Sangat  Kurang(  SK).  Guna mencari  nilai  index  kesesuaian  guna  tiap alternatif  Y1,  Q1,  serta  Z1,  guna  tiap-  tiap rating nilai didapat dari fuzzy segitiga.
Alternatif A 5
Y 1 =1/9*((SP*B)+(SP*B)+(P*SB)+(SP*B)+(P*B) +(SP*B)+(P*SB)+(P*SB)+(TP*SK))= 1/9*((0.75*0.5)+(0.75*0.5)+(0.5*0.75)+(0.75*0. 5)+(0.5*0.5)+(0.75*0.5)+(0.5*0.75)+(0.5*0.75) +(0*0)) = 0.319444444
Q 1 =1/9*((SP*B)+(SP*B)+(P*SB)+(SP*B)+(P*B )+(SP*B)+(P*SB)+(P*SB)+(TP*SK))= 1/9*((1*0.75)+(1*0.75)+(0.75*1)+(1*0.75)+(0.7 5*0.75)+(1*0.75)+(0.75*1)+(0.75*1)+(0.25*0)) = 0.645833333
Z 1 =1/9*((SP*B)+(SP*B)+(P*SB)+(SP*B)+(P*B) +(SP*B)+(P*SB+(P*SB)+(TP*SK))= 1/9*((1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1)+(1*1
)+(1*1)+(0.5*0.25))= 0.902777778
Pada  alternatif  A5  guna  mencari  index kesesuaian  guna  tiap  alternatif  Y1,  Q1,  serta Z1  didapat  dari  Tabel  10.  Rating  kepentingan serta  Rating  Kesesuaian  tiap  patokan  guna Alternatif  A5.  Dari  hasil  kalkulasi  diatas, nampak  kalau  pada  alternatif  A5  (Novita Desisari
Marbun)
mempunyai index
kecocokan fuzzy:  0.319444444;  0.645833333;
0. 902777778.

## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 25 Nomor 2 Juni 2023
Tabel 11. Index Kecocokan Pada Setiap Alternatif
Alternatif Rating Kecocokan Index Kecocokan Fuzzy C1 C2 C3 C4 C5  C6 C7 C8 C8 Y1 Q1 Z1 A1 SB  SB B B B B SB  SB SK  0.347222222 0.659722222  0.902777778 A2 B SB B B B B B SB SK 0.3125 0.631944444  0.902777778 A3 SB  SB B SB B B B B SK  0.340277778 0.666666667  0.902777778 A4 B B SB B B B SB B SK  0.305555556 0.597222222  0.902777778 A5 B B SB B B B SB  SB SK  0.319444444 0.645833333  0.902777778
Dengan  megedarkan  index  kesesuaian  fuzzy pada  Tabel  11  serta  dengan  mengutip  bagian keotimisan(α)=  0  (Tidak  Optimis),(α)=  0.5 serta(α)=1 (Sangat Optimis), sehingga hendak didapat  nilai  integral  guna  tiap  pengganti. Kalkulasi  guna  nilai(α)=  0  dengan  persamaan (1).
= ( )*((0)*(0.819444)+(0.590278)+(1-
0)*(0.2847222)) = 0.503472222
= ( )*((0)*(0.819444)+(0.569444)+(1-
0)*(0.25)) = 0.472222222
= ( )*((0)*(0.875)+(0.618056)+(1-
0)*(0.3055556)) = 0.503472222
= ( )*((0)*(0.819444)+(0.576389)+(1-
0)*(0.2708333)) = 0.451388889
= ( )*((0)*(0.847222)+(0.590278)+(1-
0)*(0.2638889)) = 0.482638889
Perhitungan untuk nilai (α) = 0.5
=( )*((0.5)*(0.819444)+(0.590278)+(1- 0.5)*(0.2847222)) = 0.642361111
=  ( )*((0.5)*(0.819444)+(0.569444)+(1- 0.5)*(0.25))= 0.619791667 = ( )*((0.5)*(0.875)+(0.618056)+(1- 0.5)*(0.3055556))= 0.644097222 =  ( )*((0.5)*(0.819444)+(0.576389)+(1- 0.5)*(0.2708333)) = 0.600694444
=  ( )*((0.5)*(0.847222)+(0.590278)+(1-
0.5)*(0.2638889)) = 0.628472222
Perhitungan untuk nilai (α) = 1 = ( )*((1)*(0.819444)+(0.590278)+(1- 1)*(0.2847222)) = 0.78125 = ( )*((1)*(0.819444)+(0.569444)+(1- 1)*(0.25)) = 0.767361111 = ( )*((1)*(0.875)+(0.618056)+(1- 1)*(0.3055556))= 0.784722222 = ( )*((1)*(0.819444)+(0.576389)+(1-
1)*(0.2708333)) = 0.75
=  ( )*((1)*  ((1)*(0.847222)+(0.590278)+(1-
1)*(0.2638889)) = 0.774305556

## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 25 Nomor 2 Juni 2023
Tabel 12. Nilai Jumlah Integral Setiap Alternatif
Alternatif Nilai Total Integral Total Alternatif α = 0 α = 0.5 α = 1 A1 0.503472222  0.642361111 0.78125 1.927083333 Muhammad Arif Putra A2 0.472222222  0.619791667  0.767361111 1.859375 Wulan Sari A3 0.503472222  0.644097222  0.784722222  1.932291667 Hoiriah A4 0.451388889  0.600694444 0.75 1.802083333 Wandra Gustri Leo A5 0.482638889  0.628472222  0.774305556  1.885416667 Novita Desisari Marbun
Pada  Tabel  12  nampak  A3  mempunyai keseluruhan  integral  terbanyak.  Dari  kalkulasi perangkingan  nilai  keseluruhan  dari  seluruh alternatif yang terdapat, nampak kalau alternatif  A3  (Hoiriah)  mempunyai  angka paling  tinggi,  alhasil  bisa  disimpulkan  kalau alternatif itu merupakan alternatif yang terbaik.

## IV. KESIMPULAN
Bersumber  pada  analisa,  perencanaan  serta penerapan  pada  sistem fuzzy  multiple  criteria decision  making guna  saran  penentuan penerima  Program  Indonesia  Pintar,  bisa diformulasikan sebagian kesimpulan ialah:
1.  Keunggulan  sistem  pendukung  ketetapan determinasi  akseptor  Program  Indonesia Cerdas  memakai  tata  cara  fuzzy  multiple criteria  decision  making  merupakan  bisa menunjang  user  dalam  mengusulkan  siswa- siswa  yang  dikategorikan  selaku  anak  didik yang  mempunyai  hak  menyambut  dukungan Program  Indonesia  Pintar  dari  sebagian pengganti  opsi  yang  ada  meski  pengganti  itu mempunyai data yang tidak tentu.
2.  Hasil    dari  penggunaan  metode  fuzzy multiple criteria decision making  dari  5  siswa diperoleh  hasil  akhir    dengan  skor    paling tinggi    1.932291667    yaitu     Hoiriah  pantas
direkomendasikan    untuk  menerima  Program Indonesia  Pintar,  pada  Variabel  yang  dipakai pada  sistem  F-  MCDM  ini  bisa  dicoba penambahan,  tidak  menutup  mungkin  guna menaikkan variabel
khusus
supaya menciptakan rekomendasi siswa yang mempunyai hak menerima Program Indonesia Pintar yang lebih tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
Limbong  et  al,  (2020). Sistem  Pendukung Keputusan:  Metode  &  Implementasi (A. Rikki (ed.)). Yayasan Kita Menulis.
Dicky  Nofriansyah.  (2017). Multy  Criteria Decision Making (MCDM) (1st ed.). Budi
Utama.
A.  P.  Lubis,  (2019) “Penentuan  Jenis  Kelinci Pedaging Terbaik Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Muti
Criteria  Decision  Making,” JURTEKSI , vol.  4,  no.  1,  pp.  57 –64,    doi: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i1.24.
D.  M.  Ariyanti,  F,  and  D.  M.  (2018) ,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Untuk  Seleksi Penerimaan  Dan  Penentuan  Posisi Karyawan.  In formatika  Mulawarman?,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  10,  no.  1,  p.
62,doi:
https://doi.org/10.30872/jim.v10i1.26
L.  A.  Zadeh  (1965) “Fuzzy  sets,” Inf.  Control , vol.  8,  no.  3,  pp.  338 –353,  doi:
10.1016/S0019-9958(65)90241-X.
Murti,  W.  (2017). Siswa  Baru  Menggunakan Metode  Fmcdm  (Studi  Kasus  :  Di  SMA Negeri 1 Simpang ) . 10 –21.
Hardianto,  H.,  &  HTS,  D.  I.  G.  (2018).
Penerapan  Metode  Fuzzy  Multi  Criteria
Decision Making Menentukan Pemilihan
Laptop. It (Informatic Technique) Journal , 6 (2),207.https://doi.org/10.22303/it.6.2.2
018 .207- 216
Handayani,  B.,  &  S,  R.  (2014).  Perbandingan Metode  AHP-SAW  Dengan  FMCDM- SAW  Pada  Pemberian  Pinjaman  Modal Usaha  Pertanian.  In JUTISI  Vol.  3,  No. 3, Desember  2014  :  579 –  652 (Vol.  3,
Issue 3).