Jurnal Informasi Dan Komputer  Vol :7 No :2  Thn.: 2019                               P-ISSN : 2337 - 8344 E-ISSN : 2623  - 1247

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMAAN BEASISWA BERBASIS WEB  PADA SMK NEGERI 1 TALANGPADANG
MENGGUNAKAN METODE Analytical Hieararchy Process (AHP)
Rima Mawarni 1 , Meri Parida 2
Sistem Informasi 12
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 12
Jl. Negara No. 03 Candimas Kotabumi – Lampung Utara E-mail : rima@dcc.ac.id 1 ,  merri.parida@dcc.ac.id 2

## ABSTRAK
Pengolahan  data  beasiswa  di  SMK  Negeri  1  Talang  padang  pada  umumnya    masih  menggunakan Microsoft  Excel , sehingga untuk pengolahan datanya membutuhkan waktu yang lama.  Permasalahanya yang    sering    muncul  yaitu    tercecernya file pendistribusian  penerimaan  beasiswa  setiap  tahunnya. Kriteria  seleksi  beasiswa  terdiri  dari Prestasi  Akademik, Prestasi Non  Akademik, Kepribadian, Jarak tempuh,  Nilai  raport,  Keorganisasian,  Tanggungan  orang  tua,  Penghasilan  orang    tua,  dan  Status  orang tua.
Metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan  ini  adalah  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP) yang ditemukan oleh Thomas L. Saaty. AHP sendiri dapat membantu dalam menentukan prioritas dari beberapa kriteria dengan melakukan analisa perbandingan berpasangan dari masing-masing kriteria yang sudah ditentukan.
Kata kunci: system  pendukung  keputusan, beasiswa prestasi, smk n 1 talang padang, mysql, php script, ahp.

## ABSTRACT
Processing  of  scholarship  data  in  SMK  1  Talangpadang  generally  still  uses  Microsoft  Excel,  while  for data  processing  takes  a  long  time.  The  problem  that  often  arises  is  the  scattering  of  the  file  for distributing  scholarship  receipts  every  year.  This  scholarship  consists  of  Academic  Achievement,  Non Academic Achievement, Personality, Mileage, Report Card, Organizations, Dependent Parents, Parent's Income, and Parent's Status.
The  method  used  in  this  study  is  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Method  found  by  Thomas  L. Saaty. AHP can also help  in  determining  several  criteria  by using  a different  analysis from each of the specified sources.
Keywords: decision support systems, achievement scholarships, junior high school, mysql, php script, ahp.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pada  era  globalisasi  sekarang  ini,  pendidikan merupakan  hal  yang  penting  dalam  kehidupan karena  menjadi  jembatan  penghubung  anak dengan  masa  depannya.  Pendidikan  merupakan salah  satu  pembentuk  pondasi  bagi  tubuh  dan berkembangnya seorang anak untuk memperoleh masa depan yang lebih baik.
Beasiswa  adalah  bantuan  pendidikan  yang diberikan tidak hanya kepada  siswa  yang orang tua  atau  walinya  kurang  mampu  tetapi  juga kepada siswa yang berprestasi. Pengolahan data beasiswa  di  SMK  Negeri  1  Talangpadang  pada
umumnya    masih  menggunakan Microsoft Excel ,  sehingga  untuk  pengolahan  datanya membutuhkan  waktu  yang  lama.  Metode  yang digunakan dalam sistem pengambilan keputusan ini  adalah  metode Analytical  Hierarchy Process  (AHP) yang  ditemukan  oleh  Thomas L.Saaty.
Dengan  melihat  masalah  yang  ada  dalam pengambilan keputusan dalam pemilihan penerima beasiswa, sistem pendukung keputusan  dengan  menggunakan  metode  AHP dirasa  tepat  untuk  digunakan  dalam  membantu pengambilan  keputusan  untuk  menentukan penerima  beasiswa.  Diharapkan  hasil  dalam
penelitian  ini  dapat  membantu  pengambil keputusan dalam menentukan penerima beasiswa.
1.2 Identifikasi Masalah Bagaimana  merancang  dan  mengimplementasikan sistem pendukung keputusan yang dapat memperhitungkan  segala  kriteria  yang  mendukung pengambilan keputusan guna membantu,
mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan dalam penentuan
penerimaan  beasiswa   lebih obyektif sesuai dengan urutan  terbaik  siswa  yang  berhak  dan  layak menerima  beasiswa  dengan  menggunakan  metode AHP.
1.3 Tujuan Penelitian
a. Untuk  mempermudah  proses  penentuan penerimaan  beasiswa  pada  SMK  Negeri  1 Talangpadang.
b. Untuk  membuat  sistem  pengolahan  data yang  mampu  menjawab  permasalahan– permasalahan yang belum dapat dipecahkan  oleh  sistem  yang  sedang berjalan pada obyek penelitian.
c. Untuk  mempercepat  dan  mempermudah pencarian  informasi  data  pendistribusian beasiswa.
d. Untuk  keamanan  data  pendistribusian beasiswa.
1.4 Tinjauan Pustaka
1. Pengertian Sistem
Pengertian  Sistem    menurut    Yakub    yang berjudul    “ Pengantar  Sistem  Informasi ” ( 2012 :  01  ) Sistem  adalah  suatu  jaringan  kerja dari prosedur –  prosedur  yang  saling berhubungan, terkumpul  bersama  –  sama untuk melakukan  suatu  kegiatan  atau  untuk  tujuan tertentu.
2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  ( decision  support system atau  disingkat DSS )  adalah  bagian  dari sistem  informasi  berbasis  komputer  termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan)  yang  dipakai  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi atau  perusahaan.  Konsep  Sistem  pendukung keputusan (Decision  Support  System) pertama kali  digunakan  pada  awal  tahun  1970  oleh Michael  S.  Scott  Morton  dengan  menggunakan istilah “management  decision  system”. Konsep ini merupakan sebuah mekanisme yang berbasis pada  penggunaan  data  dan  model  untuk
memecahkan  permasalahan-permasalahan  yang tidak terstruktur.[3]
Karakteristik    dari    sistem    pendukung keputusan    (Decision    Support    System) adalah sebagai berikut : 1. Tujuan  utama  dari  Sistem  Pendukung Keputusan  adalah  untuk  memperbaiki mutu  keputusan    serta    performance. Sistem    Pendukung    Keputusan    tidak hanya    sekedar  menyajikan  informasi yang lebih banyak, lebih baik dan lebih akurat pada waktu
yang tepat saja. 2. Sistem      Pendukung      Keputusan ditujukan   untuk   environment   yang komplek, kurang terstruktur dan bahkan politis sifatnya.
3. Sistem      Pendukung      Keputusan bertumpu pada laporan perkecualian      dan  macamnya  untuk menunjang proses identifikasi masalah.
4. Sistem    Pendukung    Keputusan berkombinasi    “modelling”    dan teknik-teknik  analisa  yang  lain  dengan fungsi penyajian kembali data.
5. Sistem    Pendukung    Keputusan berfokus    pada    prinsip    “mudah dipakai”    dan  “fleksibel”  dalam berhadapan  dengan  pemakai  tertentu atau sekelompok pemakai.
6. Proses Pengambilan Keputusan
3. Metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP) AHP    merupakan    suatu    model    pendukung keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas L.  Saaty.    Model    pendukung    keputusan    ini akan  menguraikan  masalah  multi  faktor  atau multi  kriteria  yang  kompleks    menjadi  suatu hirarki,  menurut  Saaty  ,  hirarki  didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan  yang  kompleks  dalam  suatu struktur  multi  level  dimana    level    pertama adalah    tujuan,    yang    diikuti    level    faktor, kriteria,  sub  kriteria,  dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif.[5]
AHP sering digunakan sebagai metode pemecahan  masalah  dibanding  dengan  metode yang lain karena alasan-alasan sebagai berikut :
a. Struktur    yang    berhirarki,    sebagai konsekuesi    dari    kriteria    yang    dipilih, sampai    pada  subkriteria  yang  paling dalam.
b. Memperhitungkan validitas sampai dengan      batas      toleransi  inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan.
c. Memperhitungkan  daya  tahan  output analisis sensitivitas
pengambilan keputusan.
4. Extreme Proramming
Extreme  Proramming  merupakan  salah  satu model  pengembangan  sistem  dari  beberapa model  dalam  pendekatan Agile  Process (jenis pengembangan  sistem  jangka  pendek  yang fleksibel). Di dalam pengembangan sistem yang menggunakan Extreme  Programming terdapat empat  tahapan,  yaitu: Planning,  Design, Coding, dan Testing (Pressman,  2005).  Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 1.1. [4]
Gambar 1.1 Extreme Programming Process
2. METODELOGI PENELITIAN
2.1 Desain Uji Coba
Dalam  pengembangan  dengan  metode  AHP
terdapat  beberapa  prinsip  dasar  yang  harus dilakukan: 1) Decomposition (Membuat
Heararchy ) Prinsip      ini    merupakan    pemecahan persoalan-persoalan    yang   utuh     menjadi unsur-unsurnya    ke    bentuk    hirarki  proses pengambilan    keputusan    dimana    setiap unsure    atauelemen    saling    berhubungan. Jika  ingin mendapatkan  hasil  yang  akurat, pemecahan  dilakukan    terhadap    unsur- unsurnya  sampai  tidak  mungkin  dilakukan pemecahan    yang  lebih    lanjut    sehingga didapatkan    beberapa    tingkatan    dari persoalan    yang    ada.    Struktur  hirarki keputusan    tersebut    dapat    dikatakan Complete  dan  ncomplete.    Suatu    hirarki disebut complete bila  semua  elemen  pada suatu tingkat    berhubungan    dengan    semua elemen      pada      tingkat      berikutnya,
sementara      hirarki      keputusan  incomplete adalah kebalikan dari complete.
Gambar 2.1  Struktur Heararchy
2) Comparative Judgement (Penilaian Kriteria dan Alternatif)
Prinsip    ini    memberikan    penilaian    tentang kepentingan    relatif    dua    elemen    pada    suatu tingkat      tertentu      dalam      kaitannya      dengan tingkat      yang      diatasnya.      Penilaian      ini merupakan    inti    dari    penggunaan    metode AHP.    Penilaian    ini    dapat    disajikan    dalam bentuk  matriks  yang  disebut  matriks pairwise comparison  yaitu    matriks    perbandingan berpasangan  yang  memuat  tingkat  preferensi beberapa    alternatif    untuk    kriteria.    Skala preferensi    dengan    skala    1    menunjukan tingkat  paling  rendah  sampai  dengan  skala  9 tingkatan    paling    tinggi.    Untuk    skala perbandingan    berpasangan    disajikan    dalam tabel berikut :[3]
Tabel  2.1  Skala  Penilaian  Perbandingan Berpasangan Integritas Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen  yang  satu sedikit  lebih penting  daripada  elemen  yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya 7 Satu elemen  jelas  lebih  mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu  elemen  mutlak  penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai   antara   dua   nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan
Dalam    penilaian    kepentingan    relatif    dua elemen    berlaku    aksioma    reciprocal    artinya jika  elemen  i  dinilai  3  kali  lebih  penting dibanding  j,  maka  elemen  j  harus  sama  dengan 1/3      kali  pentingnya  dibanding  elemen  i.  Di
samping  itu,  bila  dua  elemen  dibandingkan menghasilkan angka 1 berarti sama penting.
Penghitungan      konsistensi      logis      dilakukan dengan      mengikuti      langkah-langkah  sebagai berikut a. Mengalikan matriks dengan proritas bersesuaian.
b. Menjumlahkan hasil perkalian per baris.
c. Hasil      penjumlahan      tiap      baris      dibagi prioritas      bersangkutan      dan      hasilnya dijumlahkan.
d. Hasil  c  dibagi  jumlah  elemen,  akan  didapat λmaks (eigen value).
e. Indeks Konsistensi (CI) = (λmaks- n) / (n-1).
f. Rasio  Konsistensi  =    CI/  RI,  di  mana  RI adalah indeks  random konsistensi. Jika rasio konsistensi  ≤  0.1,  hasil  perhitungan  data dapat dibenarkan.
3) Synthesis of Priority (Menentukan Prioritas) Pada  prinsip  ini  menyajikan  matriks pairwise comparison  yang    kemudian    dicari  eigen vektornya   untuk   mendapatkan  local priority. Karena      matriks  pairwise  comparison  terdapat pada    setiap    tingkat,    maka    untuk mendapatkan  global  priorty  dapat  dilakukan sintesa diantara local priority.
4) Logical Consistency (Konsistensi Logis)
Merupakan      karakteristik      yang      paling penting.      Hal      ini      dapat      dicapai      dengan mengagresikan    seluruh  vektor    eigen  yang diperoleh    dari    tingkatan    hirarki    dan selanjutnya  diperoleh  suatu  vektor  composite tertimbang    yang    menghasilkan    urutan pengambilan keputusan.
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini    meliputi    parameter    prestasi  akademik, prestasi  non  akademik,  kepribadian,  jarak tempuh,  nilai  raport,  keorganisasian,  jumlah tanggungan  orang  tua,  jumlah  penghasilan orang  tua,  status  orang  tua.    Masing-masing kriteria    diberikan    4    intensitas    yaitu    sangat baik,    baik,    cukup,    dan  kurang.  Struktur heararky bisa dilihat pada Tabel 2.2 Tabel 2.2 Penilaian berdasarkan parameter
2.2 Teknik Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini adalah:[1]
1. Metode wawancara ( Interview )
Untuk mendapat data-data sebagai sumber fakta penulis  melakukan  wawancara  sebagai  langkah untuk  mendapat  informasi  dari  berbagai  pihak yang bersangkutan.
2. Metode pengamatan langsung ( Observasi )
Cara  pengambilan  data  dengan  terjun  langsung ke  lapangan  dengan  melaksanakan  penelitian, penulis mendapat kemudahan dalam mengumpulkan data karena mendapat
keleluasaan  untuk  mencari  informasi  dari berbagai pihak yang bersangkutan. Perolehan Data : a. Prestasi  akademik,  Prestasi  non  akademik,
Keorganisasian, Nilai raport, Jumlah tanggungan  orang  tua,  Jumlah  penghasilan orang  tua,  dan  Status  orang  tua:  diperoleh dari  formulir  yang  dibagikan  kepada  setiap siswa.
b. Nilai  Kepribadian  di  peroleh  dari  guru bimbingan konseling yaitu dengan menghitung  beberapa  indicator  diantaranya tanggung jawab, saling menghargai, percaya diri, santun dan kompetitif. 2.3 Penentuan Kriteria Beasiswa
Dalam penyeleksian beasiswa dengan
menggunakan  metode  AHP  diperlukan  kriteria- kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungannya sehingga akan didapat alternatif terbaik. Tabel 2.3 Kriteria Beasiswa Kriteria Keterangan K 1 Prestasi Akademik K 2 Prestasi Non Akademik K 3 Kepribadian K 4 Jarak Tempuh K 5 Nilai Raport K 6 Keorganisasian K 7 Jumlah Tanggungan Orang tua K 8 Penghasilan Orang Tua K 9 Status Orang Tua
2.4 Use Case Sistem Gambar 2.3 Use Case Sistem

## 2.5 Squence Diagram Login Sistem
Gambar 2.4 Squence Diagram Login Sistem

## 2.6 Squence Diagram Data Siswa
2.7 Squence Diagram Data Kriteria
Gambar 2.6 Squence Diagram Data Kriteria
2.8 Squence Diagram Perhitungan Beasiswa
Gambar 2.7 Squence Diagram Perhitungan beasiswa 2.9 Class Diagram Gambar 2.8 Class Diagram
2.10 Normalisasi
Gambar 2.9 Normalisasi
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Kebutuhan  Perangkat  Keras  dan  Perangkat Lunak
Berdasarkan  implementasi  sistem  yang dilakukan  penulis,  perangkat  keras  yang dibutuhkan  untuk  persiapan  sistem  yang diusulkan. Perangkat keras yang dibutuhkan  adalah  seperangkat  komputer dengan spesifikasi sebagai berikut :
1. Processor Intel Core  Duo
2. RAM 2 GB
3. Hardisk 500 GB
4. Keyboard,  VGA,  Mouse ,  dan Printer tipe standar
Perangkat  lunak  / Software yang  dibutuhkan untuk  penerapan  sistem  pendukung  keputusan penentuan penerimaan beasiswa ini adalah :
1. Sistem Operasi Windows 7
2. Database  MySQL sebagai DBMS  (Data
Base Management System)
3. PHP sebagai pengakses database MySQL
4. Adobe  Dreamweaver  CS5 sebagai  desain tampilan sistem.
5. Browser  (  Mozilla  Firefox  /  Google Chrome )
6. Xampp V.5.6.28

## 3.2 Tampilan Form Login
Gambar 3.1 Tampilan Form  Login
3.3 Tampilan Form Input Data Siswa
Gambar 3.2 Tampilan Input Data Siswa
3.4 Tampilan Form Pebobotan
Gambar 3.3 Tampilan Form Pembobotan
3.5 Tampilan Form Input Beasiswa
Gambar 3.4 Tampilan Form  Input Beasiswa
3.6 Tampilan Form Input Peserta
Gambar 3.5 Tampilan Form  Input Peserta
3.7 Tampilan Laporan Seleksi Beaiswa
Gambar 3.6 Tampilan Laporan  Seleksi
Beasiswa
3.8 Skenaria Pengujian Black Box
Skenario pengujian menggunakan metode Black Box  dimana  pengujian  yang  dilakukan  adalah pengujian  fungsionalitas  dari  sistem,  apakah sistem  berfungsi  dengan  hasil  yang  diinginkan atau  tidak.  Pada  aplikasi  aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerimaan Beasiswa  dengan  Menggunakan  Metode  AHP Pada  SMK  Negeri  1  Talangpadang  ini, pengujian  merujuk  pada  fungsi-fungsi  yang dimiliki  sistem,  kemudian  membandingkan hasil  keluaran  dengan  hasil  yang  diharapkan. Bila  hasil  yang  diharapkan  sesuai  dengan  hasil pengujian,  berarti  perangkat  lunak  sesuai dengan desain yang telah ditentukan sebelumnya.  Bila  belum  sesuai  maka  perlu dilakukan pengecekan lebih lanjut dan perbaikan. Tabel 3.1 Pengujian Black Box No Kelas Uji Kriteria Evaluasi Kerja
1 Authentifika si
Administrato r Simulasi system memeriksa proses login administrator, berhasil    atau  tidak, kemudian menyimpan    session administrator    pada saat    proses  login, dan mematikan session saat administrator sudah logout, sehingga sistem    tidak    bisa dibuka  lagi  kecuali harus login kembali 2 Pengolahan data Sistem          dapat menampilkan profil siswa, menambah menghapus dan mengubah data siswa 3 Pengolahan Sistem dapat
data kriteria menampilkan      data kriteria, dan menghapus data kriteria  serta  bobot kriteria Sistem  dapat menampilka n data kriteria,  dan menghapus data  kriteria serta  bobot kriteria Sistem dapat menampilkan    data subkriteria, dan menghapus data subkriteria serta bobot subkriteria 4 Pengolahan intensitas siswa Sistem dapat menampilkan  pilihan untuk    nilai  siswa dan    akan      dihitung total  bobot      nilai perkriteria dan subkriteria
4. KESIMPULAN
Setalah    melakukan  penelitian  pada  SMK  N  1 Talangpadang,  maka  penulis  menarik  kesimpulan sebagai berikut :
1. Aplikasi yang dibangun menggunakan PHP Script dan database  MySQL ,  sehingga memudahkan user dalam menggunakannya.
2. Aplikasi sistem pendukung keputusan yang dibangun  dapat  memberikan  kemudahan serta memperkecil kesalahan yang mungkin terjadi  dalam  proses  pemilihan  calon penerimaan  beasiswa  pada  SMK  Negeri  1 Talangpadang.
3. Metode pembobotan yang digunakan adalah  metode Analityc  Hierarchy  Prosess (AHP) sehingga  hasil  implementasi  sistem dapat  mempermudah  menyeleksi  siswa untuk  mendapatkan  beasiswa  dengan  data penilaian  menurut  kriteria  yang  telah ditetapkan.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  Abadi,  Friska.  "Penentuan  Penerima
Bantuan Dana untuk Sekolah Menengah Di Kab. Banjar Menggunakan Metode AHP- TOPSIS Dengan Pendekatan Fuzzy." (2016). [2]    Ariyadi,  Bagas  Dista.  "Sistem  Pendukung keputusan Seleksi Penerima Beasiswa Pada Sma 1 Boja Dengan Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP)."
Jurnal Informasi Dan Komputer  Vol :7 No :2  Thn.: 2019                               P-ISSN : 2337 - 8344 E-ISSN : 2623  - 1247
Universitas Dian Nuswantoro (2013)
. [3]    Iskandar,  Fauziah  Mayasari,  Arief  Andy
Soebrot02,  and  Rekyan  Regasari.
"Sistem Pendukung Keputusan Seleksi  Beasiswa  PPA  Dan  BBM Menggunakan Metode Fuzzy AHP." Smatika Jurnal 3 (2013).
[4]  Sidiq,  Abdul  Hafidh.  "Rancang  Bangun Sistem Informasi Administrasi
Beasiswa  UIN  Sunan  Kalijaga Menggunakan  Pendekatan  Agile
Process  dengan  Model  Extreme Programming." (2013).
[5]    Saaty, T.L., (2009), “Decision Making  for Leaders  The  Analytical  Hierarchy Process”,  University  of  Pittsburgh,
USA