## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1334 − 1342 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2525

## Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Terbaik Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dengan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC)
Yayan Sopyan 1,* , Agrian Dwi Lesmana 2
Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia Email: 1,* sopyan0807@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: sopyan0807@gmail.com
Submitted: 11/11/2022 ; Accepted: 15/12/2022 ; Published : 30/12/2022 Abstrak − Salah satu program pemerintah dalam pemerataan pendidikan yaitu KIP Kuliah, program KIP Kuliah diperuntukkan bagi siswa lulusan SMA/Sederajat, namun tidak semua siswa bisa mendapatkan manfaat dari program KIP Kuliah tersebut. Siswa yang berhak mendapatkan manfaat dari program KIP Kuliah yaitu siswa yang memiliki potensi akademik dan kondisi ekonomi yang tidak memungkinkan untuk melanjutkan pendidikan ke Perguruan Tinggi. Proses seleksi penerima beasiswa menjadi persoalan baru bagi Perguruan Tinggi, dimana kuota dan jumlah pendaftar terkadang tidak seimbang, sehingga perlu proses seleksi yang ketat  dari  penilaian  kondisi  ekonomi  keluarga  dan  prestasi  calon  penerima  beasiswa.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  suatu  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk mengatasi masalah tersebut menggunakan metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPASS) dan Rank Order Centroid (ROC) untuk mencari alternatif penerima beasiswa terbaik. Hasil yang didapatkan dari penelitian  ini  yaitu  penerima  beasiswa  terbaik  alternatif  A 6 dengan  nilai  tertinggi  0,57  dan  dilanjutkan  dengan  alternatif  lain berdasarkan hasil perangkingan dalam perhitungan SPK ini.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode ROC; Metode WASPAS; SPK
Abstract − KIP Kuliah is one of the government's education equity programs. The KIP Kuliah program is intended for students who graduate from high school or its equivalent, but not all students can benefit from the KIP Kuliah program. Students who are entitled to benefit from the KIP Kuliah program are those who have academic potential but whose economic circumstances do not allow them to continue their education at tertiary institutions. The process of selecting scholarship recipients is a new problem for tertiary institutions, where quotas and the number of applicants are sometimes unbalanced, so a rigorous selection process is needed based on an assessment of the economic condition of the family and the achievements of the scholarship recipient candidates. Therefore, a Decision Support System (DSS) is needed to overcome this problem using the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPASS) and rank order centroid (ROC) methods to find the best alternative scholarship recipients. The results obtained from this study are the recipients of the best alternative scholarship A 6 , with the highest score of 0.57, followed by other alternatives based on the ranking results in this DSS calculation.
Keywords : Decision Support System; ROC Method; WASPAS Method; DSS

## 1. PENDAHULUAN
KIP  Kuliah  merupakan  salah  satu  program  pemerintah  dalam  mendukung  pelaksanaan  pendidikan  menengah universal atau rinitisan wajib belajar 12 Tahun dan untuk meningkatkan perluasan akses dan kesempatan belajar di perguruan  tinggi  bagi  lulusan  SMA/sederajat  yang  memiliki  pontensi  akademik  namun  memiliki  keterbatasan ekonomi[1].  Salah  satu  Perguruan  Tinggi  Swasta  di  Kabupaten  Kuningan  yang  menerima  calon  mahasiswa  baru melalui  program  KIP  Kuliah  yaitu  STIKes  Kuningan.  STIKes  Kuningan  telah  berkomitmen  dalam  mendukung program rintisan wajib belajar 12 Tahun sehingga animo masyarakat yang mendaftar ke STIKes Kuningan melalui program KIP Kuliah semakin meningkat namun terbatasnya kuota yang tersedia, sehingga STIKes Kuningan harus melakukan proses seleksi yang ketat.
Pada  tahap  seleksi  penerima beasiswa  KIP  Kuliah,  STIKes  Kuningan  melakukan  penilaian  kelayakan dari potensi  akademik  dan  kelayakan  dari  sisi  ekonomi  keluarga,  sehingga  calon  mahasiswa  yang  mendaftarkan  diri melalui program KIP Kuliah dapat tepat sasaran, maka dari itu dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan demi membantu pengambilan keputusan pada saat proses seleksi.
Proses seleksi calon mahasiswa penerima beasiswa KIP Kuliah menjadi persoalan baru bagi STIKes Kuningan. Jumlah pendaftar beasiswa tidak sebanding dengan kuota yang tersedia, di Tahun 2021 terjadi kenaikan sebesar 50 %, sementara tidak ada penambahan kuota beasiswa KIP Kuliah dari pemerintah. Di Tahun 2022 terdapat mahasiswa penerima  beasiswa  KIP  Kuliah  yang  dibatalkan  haknya  sebagai  penerima  beasiswa  dikarenakan  melakukan pelanggaran akademik. Dengan terbatasnya kuota tersebut dan adanya mahasiswa penerima beasiswa yang tidak tepat sasaran, STIKes Kuningan harus memiliki sebuah sistem yang dapat membantu membuat sebuah keputusan, sehingga dalam penerimaan beasiswa tersebut bisa tepat sasaran, maka dibuatlah sebuah Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode WASPAS dan ROC.
Metode WASPAS telah banyak digunakan dalam bidang industri misalnya dalam menentukan supplyer yang menggunakan energy ramah linggungan[2], menentukan lokasi yang tepat untuk recovery center baterai lithium- ion[3], pemilihan lokasi pembuangan limbah[4], pemilihan lokasi industri[5]. Selain dalam bidang industri, metode WASPAS juga telah digunakan dalam bidang pendidikan, misalnya dalam pemilihan guru tetap[6], penilaian kinerja dosen[7],  pemilihan dosen penguji skripsi[8], penilaian kinerja tenaga kependidikan[9].  Selain itu, metode WASPAS

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1334 − 1342 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2525
juga telah digunakan dalam bidang kesehatan misalnya pemilihan alternatif terbaik dalam perawatan kesehatan selama pandemi[10].
Pada penelitian sebelumnya dalam pemilihan pegawai content creator dengan menggunakan metode WASPAS dimana  ada  beberapa  kriteria  yang  dijadikan  acuan  penilaian  diantaranya  yaitu, ethics ,  m astery  of  graphic  design editing , video  editing  mastery , design  certificate , work  experience , education dan interview .  Dalam  menentukan kriteria yang tepat dapat menentukan hasil yang akurat dalam memberikan alternatif hasil terbaik dari analisa yang dilakukan,  sehingga  metode  ini  bisa  di  terapkan  juga  pada  kasus  yang  berbeda  dengan  menentukan  kriteria  yang sesuai[11].
Pada penelitian yang lain dalam menentukan penilaian kinerja program studi, terdapat beberapa kriteria yang menjadi  acuan  penilaian  diantaranya  yaitu,  pengambilan  keputusan  dan  kebijakan,  kepemimpinan,  keaktifan, pelaksanaan Tri Dharma dan mengayomi. Pada penelitian ini mengatakan bahwa dalam penentuan bobot dari setiap kriteria dengan menggunakan metode ROC mendapatkan hasil yang optimal dan baik. Dalam mendukung pada proses pengambilan  keputusan,  metode  WASPAS  juga  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang dihadapi[12].
Dari pembahasan di atas penulis tertarik untuk melakukan penelitian dalam menentukan penerima beasiswa terbaik dengan menerapkan metode WASPASS dan dalam menentukan bobot setiap kriteria penilaian menggunakan metode  ROC.  Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  yang  sama  dengan  penelitian  sebelumnya  dalam memecahkan permasalahan yang dihadapi yaitu dalam menentukan penerima beasiswa terbaik, dimana ada beberapa kriteria  yang  digunakan dalam  penilaian diantaranya  yaitu,  prestasi  calon  penerima beasiswa,  nilai  tes  tulis,  status anak,  penghasilan  orang  tua  dan  kepemilikan  tempat  tinggal.  Tujuan  yang  ingin  dicapai  pada  penelitian  ini  yaitu menganalisis  dan  mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  penerimaan  beasiswa  terbaik  dengan menggunakan metode WASPASS dan ROC. Sehingga diharapkan akan mempermudah dalam pengambilan keputusan dalam menentukan penerima beasiswa KIP Kuliah di STIKes Kuningan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  dimulai  dari  melakukan  analisis  terhadap  masalah,  pengumpulan  data,  studi  literatur  dan kepustakaan, analisis dan penerapan metode kemudian tahap terakhir yaitu mengahasilkan alternatif terbaik penerima beasiswa. Tahapan penelitian ditampilkan pada gambar 1.
Mulai
Analisis Masalah
Pengumpulan Data
Studi Literatur dan Kepustakaan Analisis dan Penerapan Metode Penerapan Metode
a. Menentukan kriteria untuk penilaian b. Meghitung bobot kriteria dengan metode ROC c. Memberikan nilai crips dari setiap kriteria
d. Membuat rating kecocokan
e. Membuat matriks keputusan f. Menghitung matriks ternormalisasi g. Menghitung nilai preferensi h. Membuat perangkingan Hasil alternatif
Selesai
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 terdapat beberapa tahapan penelitian, tahapan-tahapan penelitian tersebut sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah, penulis terlebih dahulu mengidentifikasi permasalahan yang dijadikan pokok pembahasan, mencari referensi terkait permasalahan yang dihadapi kemudian mencari metode yang cocok untuk memecahkan masalah tersebut.
b. Pengumpulan  Data,  penulis  melakukan  observasi  dan  mencari  data-data  terkait  guna  memahami  bagaimana proses dalam penerimaan beasiswa.
c. Studi literatur, untuk mempelajari guna menambah pemahaman penulis tentang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) secara umum dan metode WASPASS dan ROC serta mencari penelitian dan referensi yang terkait dengan permasalahan yang dihadapi.
d. Analisis  dan  Penerapan  Metode,  penelitian  ini  dimulai  dari  menganalisis  permasalahan  yang  dihadapi  dalam pemilihan beasiswa lalu menganalisis dengan menggunakan Metode ROC dan WASPASS.
e. Hasil alternatif, hasil dari penelitian ini yaitu didapat alternatif penerima beasiswa dari hasil perhitungan dengan menggunakan Metode ROC dan WASPASS.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1334 − 1342 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2525

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sisten  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi terstruktur[13]  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya dibuat[14].
Sistem Pendukung Keputusan lebih ditujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas[12], [15], [16].

## 2.3 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Rank  Order  Centroid  atau  dikenal  dengan  singkatan  dari  ROC,  merupakan  metode  yang  sangat  sederhana  yang didasarkan terhadap tingkat kepentingan/prioritas dari suatu kriteria dalam menghasilkan suatu bobot[17]. Adapun langkah-langkah penyelesaian dalam menggunakan metode ROC untuk menghasilkan bobot, yaitu:
Menentukan jumlah kriteria, serta menentukan prioritas dari kriteria-kritera pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Menghitung nilai prioritas/bobot dengan rumus sebagai berikut
𝑊𝑘 =   ( 1 − 𝐾 ) ∑ (1 + 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=𝑘 (1)
Keterangan: W : Nilai pembobotan kriteria
K
: Jumlah kriteria I : Nilai alterntif

## 2.4 Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)
WASPAS  adalah  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dalam  lingkungan  yang  tidak  pasti,  diperkenalkan pada  Tahun  2012  oleh  Zavadskas  et  al[18].  Metode  ini  merupakan  gabungan  dari  metode  WP  dan  SAW,  dimana metode ini membutuhkan normalisasi liner dalam elemen matriks[19].
Proses perhitungan dengan mengunakan metode WASPAS, yaitu. a. Membuat matriks keputusan
𝑋 =   [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 21 𝑥 22 … … … … 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 … 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 …     𝑥 𝑚𝑛 ] i = m, 0; j = 1,n (2)
Dimana m adalah jumlah calon alternatif (m = 1, 2, …, m) dan n adalah jumlah kriteria evaluasi dan x ij adalah kinerja alternatif ke i dengan memperhatikan kriteria ke j
b. Normalisasi matriks X dengan menggunakan rumus:
Kriteria benefit
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 max 𝑋 𝑖𝑗 (3)
Kriteria cost
𝑋 𝑖𝑗 = min 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (4)
c. Matrik keputusan ternormalisasi untuk semua kriteria 𝑋 =   [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 21 𝑥 22 … … … … 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 … 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 …     𝑥 𝑚𝑛 ] (5)
d. Menghitung nilai Qi
𝑄𝑖 = 0,5  ∑ 𝑋 𝑖𝑗 + 0,5 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
Dimana: Qi = Nilai dari Q ke i X ij w  = Perkalian nilai X ij dengan bobot (w) 0,5  = Ketetapan
e. Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki nilai Qi tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses seleksi penerima beasiswa dengan menggunakan metode WASPAS diperlukan beberapa kriteria sebagai bahan  pertimbangan,  terdapat  7  (tujuh)  kriteria yang digunakan  untuk  bahan penilaian. Setiap  kriteria  mempunyai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1334 − 1342 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2525
nilai bobot yang dihasilkan dengan menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC), metode ini dalam memberikan bobot pada setiap kriteria berdasarkan klasifikasi yang dievaluasi dalam prioritas[12], dimana prioritas utama dalam pemilihan  kriteria  yaitu  berdasarkan  prestasi  kemudian  dilanjutkan  dengan  kondisi  ekonomi  keluarga.  Adapun susunan kriteria ditampilkan pada tabel 1.

## 3.1 Menentukan Kriteria dalam Penilaian Beasiswa
Terdapat beberapa kriteria yang dijadikan penilaian yaitu Prestasi nasional, Prestasi Kab/Kota, Nilai tes tulis, status anak, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua dan kepemilikan tempat tinggal. Kriteria penilaian dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Penilaian Beasiswa Kriteria Keterangan C1 Prestasi Nasional C2 Prestasi Kab/Kota C3 Nilai tes tulis C4 Status anak C5 Penghasilan orang tua C6 Jumlah tanggungan Orang tua C7 Kepemilikan tempat tinggal
Dalam menentukan bobot setiap kriteria pada tabel 1 akan dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode ROC yaitu dengan mengurutkan berdasarkan tingkat penilaian tertinggi hingga terendah.

## 3.2 Pembobotan Setiap Kriteria dengan Metode ROC
Berdasarkan tabel 1. Prestasi nasional berada pada posisi pertama, dilanjutkan dengan prestasi kab/kota, nilai tes tulis, status anak, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua dan yang terakhir yaitu kepemilikan tempat tinggal, komponen tersebut menjadi kriteria dalam penilaian. Kemudian dari ketujuh kriteria tersebut dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode ROC.
Prestasi nasional = ( 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 5 ) =  0,37 Prestasi Kab/Kota = ( 0+0+ 1 3 + 1
4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 5 ) = 0,23 Nilai Tes Tulis = ( 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 5 ) = 0,16 Status anak = ( 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 5 ) = 0,11
Penghasilan orang tua = ( 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 5 ) = 0,07
Jumlah tanggungan Orang tua = ( 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 + 1 7 5 ) = 0,04
Kepemilikan tempat tinggal = ( 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1 7 5 ) = 0,02
Sehinga  diperoleh  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria,  yaitu:  W 1= 0,37,  W 2 =0,23,  W 3 =0,16,  W 4 =0,11,  W 5 =0,07,
W 6 =0,4 dan W 7 =0,02. Setelah dilakukan pembobotan dengan menggunakan metode ROC setiap kriteria bisa dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis kriteria C1 Prestasi Nasional 0,37 Benefit C2 Prestasi Kab/Kota 0,23 Benefit C3 Nilai tes tulis 0,16 Benefit C4 Status anak 0,11 Benefit C5 Penghasilan orang tua 0,07 Cost C6 Jumlah tanggungan Orang tua 0,04 Cost C7 Kepemilikan tempat tinggal 0,02 Cost

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1334 − 1342 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2525
Dari tabel 2 diatas yang merupakan keuntungan atau benefit yaitu prestasi nasional, prestasi Kab/Kota, nilai tes  tulis,  status  anak  dan  untuk  cost  diantaranya  yaitu  penghasilan  orang  tua,  jumlah  tanggungan  orang  tua  dan kepemilikan tempat tinggal.
Tabel 3. Alternatif Penerima Beasiswa Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Siti (A1) - - 70 - Tidak Berpenghasilan 6 Orang Sendiri Ilya (A2) - - 67 - < Rp. 250.000 2 Orang Sendiri Irma (A3) Juara 2 - 76 - < Rp. 250.000 3 Orang Sendiri Alfath (A4) - - 45 Yatim Tidak Berpenghasilan 1 Orang Sendiri Dian (A5) - - 65 - Rp. 750.001 - Rp. 1.000.000 2 Orang  Menumpang Lina (A6) - - - Yatim Piatu Rp. 1.250.001 - Rp. 1.500.000 1 Orang Sendiri Revansa (A7) - - 60 - Rp. 1.750.001 - Rp. 2.000.000 2 Orang Sendiri Alwin (A8) Juara 2 -  70 Yatim Tidak Berpenghasilan 2 Orang  Menumpang Hamyanto (A9)  Juara 2 -  75 - Rp. 250.001 - Rp. 500.000 2 Orang Sendiri .. .. ..  .. .. .. .. .. Zalva (A72) Juara 2 -  73 - Tidak Berpenghasilan 7 Orang Sendir
Pada  tabel  3  terdapat  72  alternatif  yang  menjadi  calon  penerima  beasiswa,  ada  data  kriteria  yang  perlu dibuatkan nilai crips yaitu kriteria juara nasional, status anak, penghasilan orang tua dan kepemilikan tempat tinggal.

## 3.3 Memberikan Nilai Crips
Sebelum dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode WASPASS, perlu ditentukan nilai crips terlebih dahulu dari setiap kriteria yang ditunjukan pada tabel 4, tabel 5, tabel 6, tabel 7 dan tabel 8.
Tabel 4. Prestasi Nasional Keterangan Nilai Juara 1 5 Juara 2 4 Juara 3 3 Harapan 2 Tidak ada 1
Pada tabel 4 prestasi tingkat nasional menjadi salah satu kriteria penilaian tertinggi yang memiliki bobot yaitu 0,37. Dimana nilai untuk juara 1 =5, juara 2=4, juara 3=3 harapan=2 dan tidak memiliki prestasi tingkat nasional=1.
Tabel 5. Prestasi Kab/Kota Keterangan Nilai Juara 1 5 Juara 2 4 Juara 3 3 Harapan 2 Tidak ada 1
Pada tabel 5 pestasi tingkat Kab/Kota menjadi salah satu kriteria tertinggi kedua yang memiliki bobot yaitu 0,23. Dimana nilai untuk juara 1 =5, juara 2=4, juara 3=3 harapan=2 dan tidak memiliki prestasi tingkat Kab/kota=1.
Tabel 6: Status Anak Keterangan Nilai Yatim piatu 4 Yatim 3 Piatu 2 Tidak satupun 1
Pada tabel 6 status anak perlu dibuatkan nilai crips dimana bobot untuk kriteria status anak yaitu 0,11. Dimana nilai untuk yatim piatu=4, yatim=3, piatu=2 dan jika tidak satupun=1.
Tabel 7. Penghasilan Orang Tua Keterangan Nilai >2000.000 4 1000.001 - 2000.000 3 500.001 - 1000.000 2 <500.000 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1334 − 1342 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2525
Pada tabel 7 penghasilan orang tua perlu dibuatkan nilai crips dimana bobot untuk kriteria penghasilan orang tua yaitu 0,07. Dimana nilai jika penghasilan orang tua lebih dari 2.000.000=4,  antara 1.000.001-2.000.000=3, antara 500.001-1.000.000=2 dan jika kurang dari 500.000=1.
Tabel 8. Kepemilikan Tempat Tinggal Keterangan Nilai Mengontrak 3 Menumpang 2 Milik sendiri 1
Tabel  8  kepemilikan  tempat  tinggal  salah  satu  kriteria  penilaian  terkecil  dengan  bobot  0,02.  Dimana  jika mengontrak=3, menumpang=2 dan jika milik sendiri=1.

## 3.4 Hasil Rating Kecocokan
Maka hasil dari rating kecocokan bisa dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Alternatif Setelah Membuat Niai Crips Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Siti (A1) 1 1 70 1 1 6 1 Ilya (A2) 1 1 67 1 1 2 1 Irma (A3) 4 1 76 1 1 3 1 Alfath (A4) 1 1 45 3 1 1 1 Dian (A5) 1 1 65 1 2 2 2 Lina (A6) 1 1 76 4 3 1 1 Revansa (A7) 1 1 60 1 3 2 1 Alwin (A8) 4 1 70 3 1 2 2 Hamyanto (A9) 4 1 75 1 1 2 1 .. .. .. .. .. .. .. .. Zalva (A72) 4 1 73 1 1 7 1
Setelah dibuatkan nilai cripts kemudian ditampilkan pada hasil rating kecocokan ditampilkan pada tabel 9.

## 3.5 Membuat Matriks Keputusan
Setelah  semua  alternatif  diberi  nilai  crips  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  dengan  metode WASPAS. Membuat matriks keputusan
x ij =
[ 1 1 70
1 1 67
4 1 76 1 1 6 1 1 2 1 1 3 1 1 1
1 1 45 1 1 65 1 1 76 3 1 1 1 2 2 4 3 1 1 2 1 1 1 60
4 1 70
4 1 75 1 3 2 3 1 2 1 1 2 1 2
1 . . . . . . 4 1 73 . . . . . . 1 1 1 . . 1]

## 3.6 Menghitung Matriks Ternormalisasi
Menghitung matriks ternormalisasi untuk semua kriteria, C1, C2, C3 dan C4 karena benefit jadi menggunakan rumus 𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 max 𝑋𝑖𝑗 dan  C5,  C6,  C7  karena  cost  jadi  menggunakan  rumus 𝑋 𝑖𝑗 = min 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 dan  hasilnya  ditampilkan  pada matriks dibawah ini:
x ij =
[
0,25 0,33 0,92 0,25 0,33 0,88 0,25 0,33 1,00 0,25 1,00 0,17 0,25 1,00 0,50 0,25 1,00 0,33 1,00 1,00 1,00 0,75 0,33  0,59 0,25 0,67 0,86 1,00 1,00 1,00 0,75 1,00 1,00 0,25 0,50 0,50 1,00 0,33 1,00 1,00 0,50 1,00 0,25 1,00 0,79 0,75 0,33 0,92 0,25 0,33 0,99 0,25 0,33 0,50 0,75 1,00 0,50 0,25 1,00 0,25 1,00 0,50 1,00 . . . . . . 0,25 0,33 0,96 . . . . . . 0,25 1,00 0,14 . .
1,00 ]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1334 − 1342 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2525

## 3.7 Menghitung Nilai Preferensi
Menghitung  nilai  Qi  dengan  menggunakan  rumus 𝑄𝑖 = 0,5  ∑ 𝑋 𝑖𝑗 + 0,5 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 dengan  bobot  yang  telah didapat dari perhitungan dengan menggunakan metode ROC yaitu W 1= 0,37, W 2 =0,23, W 3 =0,16, W 4 =0,11, W 5 =0,07, W 6 =0,04 dan W 7 =0,02 A1 = 0,5 ∑ ((0,25*0,37) + (0,33*0,23) + (0,92*0,16) + (0,25*0,11) + (1,00*0,07) + (0,17*0,04) + ((1,00*0,02)) + 0,5 ∏( (0,25 0,37 ) * (0,33 0,23 ) * (0,92 0,16 ) * (0,25 0,11 ) * (1,00 0,07 ) * (0,17 0,04 ) * (1,00 0,02 ))
=  0,5 ∑ (0,44) + 0,5 ∏(0,07)
= 0,22 + 0,04
= 0,26
A2  = 0,5 ∑ ((0,25*0,37) + (0,33*0,23) + (0,88*0,16) + (0,25*0,11) + (1,00*0,07) + (0,50*0,04) + (1,00*0,02)) + 0,5 ∏( (0,25 0,37 ) * (0,33 0,23 ) * (0,88 0,16 ) * (0,25 0,11 ) * (1,00 0,07 ) * (0,50 0,04 ) * (1,00 0,02 ))
=  0,5 ∑ (0,45) + 0,5 ∏(0,07)
= 0,22 + 0,04
= 0,26
A3  =  0,5 ∑ ((0,25*0,37)  +  (0,33*0,23)  +  (1  *0,16)  +  (0,25*0,11)  +  (1,00*0,07)  +  (0,33*0,04)+(1,00*0,04)  + 1,00*0,02)) + 0,5 ∏( (0,25 0,37 ) * (0,33 0,23 ) * (1 ,16 ) * (0,25 0,11 ) * (1,00 0,07 ) * (0,33 ,04 ) * (1,00 0,02 )) =  0,5 ∑ (0,46) + 0,5 ∏(0,07)
= 0,23 + 0,04
= 0,27
A4 = 0,5 ∑ ((0,75*0,37) + (0,33*0,23) + (0,59 *0,16) + (0,75*0,11) + (1,00*0,07) + (1,00*0,04) + (1,00*0,02)) + 0,5 ∏( (0,75 0,37 ) * (0,33 0,23 ) * (0,59 ,16 ) * (0,75 0,11 ) * (1,00 0,07 ) * (1 04 ) * (1,00 0,02 )) =  0,5 ∑ (0,66) + 0,5 ∏(0,12) = 0,33 + 0,06
= 0,39
A5 = 0,5 ∑ ((0,25*0,37) + (0,67*0,23) + (0,86 *0,16) + (0,25*0,11) + (0,50*0,07) + (0,50*0,04) + 0,50*0,02)) + 0,5 ∏( (0,25 0,37 ) * (0,67 ,23 ) * (0,86 ,16 ) * (0,25 ,11 ) * (0,50 0,07 ) * (0,50 04 ) * (0,50 0,02 )) =  0,5 ∑ (0,49) + 0,5 ∏(0,08)
= 0,24 + 0,04
= 0,28
A6 = 0,5 ∑ ((1,00*0,37) + (1,00*0,23) + (1,00 *0,16) + (1,00*0,11) + (0,33*0,07) + (1,00*0,04) + (1,00*0,02)) + 0,5 ∏( (1,00 0,37 ) * (1,00 ,23 ) * (1,00 ,16 ) * (1,00 ,11 ) * (0,33 0,07 ) * (1,00 04 ) * (1,00 0,02 )) =  0,5 ∑ (0,95) + 0,5 ∏(0,18) = 0,48 + 0,09 = 0,57
A7  = 0,5 ∑ ((0,25*0,37) + (1,00*0,23) + (0,79 *0,16) + (0,25*0,11) + (0,33*0,07) + (0,50*0,04) + (1,00*0,02)) +
0,5 ∏( (0,25 0,37 ) * (1,00 ,23 ) * (0,79 ,16 ) * (0,25 ,11 ) * (0,33 0,07 ) * (0,50 04 ) * (1,00 0,02 )) =  0,5 ∑ (0,54) + 0,5 ∏(0,09)
= 0,27 + 0,04
= 0,31
A8 = 0,5 ∑ ((0,75*0,37) + (0,33*0,23) + (0,92 *0,16) + (0,75*0,11) + (1,00*0,07) + (0,50*0,04) + (0,50*0,02)) + 0,5 ∏( (0,75 0,37 ) * (0,33 ,23 ) * (0,92 ,16 ) * (0,75 ,11 ) * (0,11 ,07 ) * (0,50 04 ) * (0,50 0,02 )) =  0,5 ∑ (0,69) + 0,5 ∏(0,13)
= 0,35 + 0,06
= 0,41
A9 = 0,5 ∑ ((0,25*0,37) + (0,33*0,23) + (0,99 *0,16) + (0,25*0,11) + (1,00*0,07) + (0,50*0,04) + (1,00*0,02)) + 0,5
∏( (0,75 0,37 ) * (0,33 ,23 ) * (0,92 ,16 ) * (0,75 ,11 ) * (0,11 ,07 ) * (0,50 04 ) * (1.00 0,02 )) =  0,5 ∑ (0,46) + 0,5 ∏(0,08) = 0,23 + 0,04 = 0,27
A27 = 0,5 ∑ ((0,25*0,37) + (0,33*0,23) + (0,96 *0,16) + (0,25*0,11) + (1,00*0,07) + (0,14*0,04) + (1,00*0,02)) + 0,5 ∏( (0,25 0,37 ) * (0,33 ,23 ) * (0,96 ,16 ) * (0,25 ,11 ) * (1,00 ,07 ) * (0,14 04 ) * (1.00 0,02 )) =  0,5 ∑ (0,45) + 0,5 ∏(0,23) = 0,22 + 0,11 = 0,34
3.8 Membuat Perankingan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1334 − 1342 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2525
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  maka  bisa  dibuat  perankingan  untuk  setiap  alternatif  berdasarkan  nilai  Qi  yang ditampilkan pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Perankingan Alternatif Nilai Preferensi Ranking Lina (A6) 0.57 1 Alwin (A8) 0.41 2 Alfath (A4) 0.39 3 Zalva (A72) 0.34 4 Revansa (A7) 0.31 5 Dian (A5) 0.28 6 Hamyanto (A9) 0.27 7 Irma (A3) 0.27 8 Ilya (A2) 0.26 9 Siti (A1) 0.26 10
Dari  tabel  10  dapat  dilihat  hasil  perankingan  dari  nilai  preferensi  tertinggi  hingga  terendah  dimana  hasil perankingan tersebut bisa dijadikan alat bantu dalam memutuskan siapa yang berhak mendapatkan beasiswa.

## 4. KESIMPULAN
Dari  proses  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  Alternatif  A6  mendapatkan  nilai tertinggi  yaitu  0,56 dan  Alternatif  A1  mendapatkan nilai  terendah  yaitu 0,26.  Dengan  menggunakan  metode  ROC dalam menentukan bobot kriteria dan metode WASPAS dalam menentukan nilai preferensi dapat diambil kesimpulan bahwa  metode  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  menentukan  keputusan  dalam  menentukan  penerima beasiswa yang layak dan tidak. Harapannya penelitian ini dapat dikembangkan lagi dalam menjawab masalah lain dengan alternatif dan kriteria yang berbeda.

## REFERENCES
[1] Kemendikbud, “Pedoman Pendaftaran Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K),” Puslapdik , vol.  1, no. 1, pp.  1–18, 2021, [Online].
Available: https://kip-
kuliah.kemdikbud.go.id/uploads/BsImnu09yFOxop5dfJAwkaRleMTUqP_tgl20200412205459.pdf
[2] B. Masoomi, I. G. Sahebi, M. Fathi, F. Yıldırım, and S. Ghorbani, “Strategic supplier selection for renewable energy supply chain  under  green  capabilities  (fuzzy  BWM-WASPAS-COPRAS  approach),” Energy  Strateg.  Rev. ,  vol.  40,  no.  October 2021, p. 100815, 2022, doi: 10.1016/j.esr.2022.100815.
[3] D. Pamucar, A. Ebadi Torkayesh, M. Deveci, and V. Simic, “Recovery center selection for end-of-life automotive lithium- ion batteries using an integrated fuzzy WASPAS approach,” Expert Syst. Appl. , vol. 206, no. August 2021, p. 117827, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.117827.
[4] A. R. Mishra and P. Rani, “Multi-criteria healthcare waste disposal location selection based on Fermatean fuzzy WASPAS method,” Complex Intell. Syst. , vol. 7, no. 5, pp. 2469–2484, 2021, doi: 10.1007/s40747-021-00407-9.
[5] A. P. R. Pinem, S. Asmiatun, and A. N. Putri, “Penentuan Lokasi Industri Menggunakan Metode WASPAS Dengan Data Spasial Sebagai Data Kriteria,” Masa Berlaku Mulai , vol. 1, no. 3, pp. 691–696, 2017.
[6] S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.594.
[7] A. P. Nanda and E. Y. Anggraeni, “Comparison of MAUT Method with WASPAS Method in IBN Lecturer Performance Assessment,” Int. J. Inf. Technol. Comput. Eng. , no. 25, pp. 1–18, Sep. 2022, doi: 10.55529/ijitc.25.1.18.
[8] J.  Hutagalung  and  M.  T.  Indah  R,  “Pemilihan  Dosen  Penguji  Skripsi  Menggunakan  Metode  ARAS,  COPRAS  dan WASPAS,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 354–367, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1240.
[9] A.  Pradana  and  E.  Bu’ulolo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menilai  Kinerja  Tenaga  Pendidikan  Terbaik Menggunakan  Metode  WASPAS,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  5,  no.  1,  2021,  doi: 10.30865/komik.v5i1.3666.
[10]  M. Deveci, R. Krishankumar, I. Gokasar, and R. Tuna Deveci, “Prioritization of healthcare systems during pandemics using Cronbach’s measure based fuzzy WASPAS approach,” Ann. Oper. Res. , 2022, doi: 10.1007/s10479-022-04714-3.
[11]  M. S. R. Et al., “WASPAS Method for Defining a Content Creator,” Turkish J. Comput. Math. Educ. , vol. 12, no. 6, pp. 2739–2748, 2021, doi: 10.17762/turcomat.v12i6.5780.
[12]  M. B. K. Nasution, Kusmanto, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 130– 136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[13]  L. A. Latif, M. Jamil, and S. H. I. Abbas, Buku Ajar: Sistem Pendukung Keputusan Teori dan Implementasi . Deepublish, 2018.
[14]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[15]  S.  I.  Adam  and  O.  Lengkong,  “Sistem  pendukung  keputusan penilaian  kinerja  pegawai  Universitas  Klabat  menggunakan metode analytic network process,” CogITo Smart J. , vol. 5, no. 2, p. 227, 2019, doi: 10.31154/cogito.v5i2.199.227-238.
[16]  A. P. R. Pinem and P. T. Pungkasanti, “Application Elimination Et Choix Traduisant La REalité (ELECTRE) On Decission

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1334 − 1342 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2525
Support System,” J. Transform. , vol. 15, no. 2, p. 106, 2018, doi: 10.26623/transformatika.v15i2.727.
[17]  R. Romindo et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Teori dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2021.
[18]  T. B. Chandrawati, A. A. P. Ratna, and R. F. Sari, “Path selection using fuzzy weight aggregated sum product assessment,” Int. J. Comput. Commun. Control , vol. 15, no. 5, pp. 1–19, 2020, doi: 10.15837/ijccc.2020.5.3978.
[19]  D.  P.  Mesran,  M.,  Suginam,  S., &  Utomo,  “Implementation  of  AHP  and  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment) Methods in Ranking Teacher Performance,” Int. J. Inf. Syst. Technol. Akreditasi , vol. 3, no. 2, pp. 173–182, 2020, [Online]. Available: http://ijistech.org/ijistech/index.php/ijistech/article/view/43