## PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY  PROCESS DAN TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO ORDER SOLUTION DALAM SELEKSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU JALUR BIDIK MISI
Zen Munawar,ST,S.Kom., M.Kom Dosen Prodi Manajemen Informatika Politeknik LP3I Bandung E-mail:munawarzen@gmail.com
Abstrak :  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  di  gunakan  untuk  mengambil  suatu keputusan dengan cara membandingkan secara berpasangan setiap kriteria yang di miliki oleh suatu permasalahan sehingga di dapat suatu bobot nilai dari kepentingan tiap kriteria – kriteria yang  ada, dan Technique for  Order Preference by Similarity to  Order Solution (TOPSIS) di gunakan untuk mencari solusi yang paling ideal dan kebutuhan masalah yang ada, dalam hal ini dilakukan dalam menyeleksi  penerimaan mahasiswa baru jalur bidik misi  dengan cara di berikan  bobot  nilai  sesuai  dengan  kebutuhan.  Terdapat  rumusan  masalah  yaitu  bagaimana menentukan  bobot  nilai  pada  seleksi  mahasiswa  jalur  bidik  misi.  Adapun  Tujuannya mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan    dalam  seleksi  mahasiswa    jalur  bidik  misi. Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dalam  seleksi  penerimaan  mahasiswa  ajalur  bidikmisi dapat  menyimpan  data  kriteria,  data  mahasiswa,  data  prioritas  kriteria,  dan  menganalisis bobot  nilai  kriteria  serta  alternatif  mahasiswa  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan TOPSIS, hasil dari analisis tersebut dapat digunakan untuk pelaporan penerimaan mahasiswa jalur bidikmisi. Metode AHP dan TOPSIS dapat menentukan alternatif mahasiswa terbaik hal ini  terbukti  dengan  mahasiswa  yang  memiliki  nilai  tertinggi  dari  hasil  perhitungan  TOPSIS dan AHP yang di pilih. Sistem pendukung keputusan penerimaan calon mahasiswa bidikmisi menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS  dapat  di  kembangkan  dengan  membandingkan metode  keduanya.  Diharapkan  ada  yang  melakuakan  pengembangan  lebih  lanjut  untuk masalah  yang  lain,  bahkan  yang  lebih  kompleks  dengan  jumlah  kriteria  dan  alternatif  yang lebih banyak
Kata Kunci : Analytical Hierarchy Process, Technique for Order Preference by Similarity to Order Solution , Sistem Pendukung Keputusan

## 1. Pendahuluan
Perguruan tinggi merupakan salah satu bentuk jenis pendidikan yang menyediakan beasiswa bidikmisi  bagi  calon  mahasiswanya.  Dengan  banyaknya  pencari  beasiswa  menyebabkan sulitnya universitas untuk menentukan calon mahasiswa mana yang akan diberikan beasiswa. Selain  itu  banyaknya  kriteria  yang  berpengaruh  pada  proses  penerimaan  calon  mahasiswa beasiswa  membingungkan  universitas  untuk  menentukan  kriteria  mana  yang  harus diutamakan.
Metode  AHP  di  gunakan  untuk  mengambil  suatu  keputusan  dengan  cara  membandingkan secara  berpasangan  setiap  kriteria  yang  di  miliki  oleh  suatu  permasalahan  sehingga  di  dapat suatu bobot nilai dari kepentingan tiap kriteria – kriteria yang ada, TOPSIS di gunakan untuk mencari  solusi  yang  paling  ideal  dan  kebutuhan  masalah  yang  ada  begitupun  dengan penelitian  yang  akan  penulis  lakukan  setiap  ketentuan  tentang  pemilihan  penerimaan  calon mahasiswa  akan  di  berikan  bobot  nilai  sesuai  dengan  kebutuhan  semua  ketentuan  mengenai pemilihan penerimaan calon  mahasiswa beasiswa bidikmisi  kemudian metode TOPSIS akan digunakan  untuk  mengurutkan  calon  mahasiswa  yang  memiliki  nilai  tertinggi  sesuai  dengan kriteria  berdasarkan  hasil  yang  di  peroleh  menggunakan  metode  AHP.    Hasil  dari  proses pengimplementasian  metode  AHP  dan  TOPSIS  dapat  mengurutkan  calon  mahasiswa penerima beasiswa bidikmisi dari nilai terbesar ke nilai yang terkecil

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
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  (2000),  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. Dengan hirarki, suatu masalah yang  kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya  yang  kemudian  diatur menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga  permasalahan  akan  tampak  lebih  terstruktur  dan sistematis
Menurut  Turban  (2007:138),  komponen  Sistem  Penunjang  Keputusan  dapat  dibangun  dari subsistem,  yaitu pertama adalah Subsistem Manajemen Data (Data Management Subsystem) yang memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut Database Management System (DBMS). Subsistem manajemen data dapat diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan, repository data perusahaan yang relevan untuk pengambilan keputusan.
George M.  Marakas  (2003:285) juga mengungkapkan bahwa :  Sistem  pendukung keputusan merupakan  sebuah  sistem  informasi  yang  menggunakan  model  keputusan,  sebuah  database dan  sebuah  wawasan  dari  pembuat  keputusan  dalam  sebuah  proses  pemodelan  yang  ad  hoc dan  interaktif  untuk  mencapai  sebuah  keputusan  yang  spesifik  oleh  seorang  pembuat keputusan yang spesifik.

## Fungsi dan Tujuan Pengambilan Keputusan
Pengambilan  keputusan  sebagai  suatu  kelanjutan  dari  cara  pemecahan  masalah  memiliki fungsi  sebagai  pangkal  permulaan  dari  semua  aktifitas  manusia  yang  sadar  dan  terarah  baik secara individual maupun kelompok serta sebagai sesuatu yang bersifat futuristik yang artinya bersangkut  paut  dengan  masa  yang  akan  datang  dimana  pengaruhnya  berlangsung  cukup
lama. Tujuan pengambilan keputusan antara lain tujuan yang bersifat tunggal, terjadi apabila keputusan yang dihasilkan hanya mengangkut satu masalah, artinya jika satu kali diputuskan maka  tidak  ada  kaitannya  dengan  masalah  lain.  Selain  itu  merupakan  tujuan  yang  bersifat ganda,  yang  terjadi  apabila  keputusan  yang  dihasilkan  menyangkut  lebih  dari  satu  masalah, artinya bahwa satu keputusan yang diambil sekaligus memecahkan dua masalah.
Sistem pendukung keputusan terdiri dari 3 komponen atau subsistem utama antara lain:
1. Subsistem  Manajemen  Berbasis  Pengetahuan  Subsistem  tersebut  mendukung  semua subsistem  lain  atau  bertindak  langsung  sebagai  suatu  komponen  independen  dan  bersifat opsional.
2. Subsistem  Manajemen  Basis  Data  Terdapat  beberapa  perbedaan  antara  basis  data  untuk SPK  dan  untuk  non-SPK.  Basis  data  untuk  SPK  bersifat  lebih  kaya,  dimana  data  harus berasal dari luar maupun dalam, karena adanya proses pengambilan keputusan.
3. Subsistem Manajemen Basis Model Salah satu keunggulan SPK adalah kemampuan untuk mengintegrasikan  akses  data  dan  model-model  keputusan  yang  dapat  dilakukan  dengan menambahkan  modelmodel  keputusan  ke  dalam  sistem  informasi  yang  menggunakan database sebagai mekanisme integrasi dan komunikasi.
Kemampuan yang dimiliki subsistem basis model antara lain :
a. Kemampuan untuk menciptakan model modelbaru secara cepat dan mudah
b. Kemampuan untuk mengakses dan mengintegrasikan model-model keputusan.
c. Kemampuan  untuk  mengelola  basis  model  dengan  fungsi  manajemen  yang  analog  dan manajemen database .
Kemampuan  yang  harus  dimiliki  SPK  untuk  mendukung  dialog  pemakai  atau  sistem  antara lain :
a. Kemampuan menangani berbagai variasi dialog sesuai dengan pilihan pemakai.
b. Kemampuan mengakomodasikan tindakan pemakai dengan berbagai masukan.
c. Kemampuan menampilkan data dengan berbagai variasi format dan output.
d. Kemampuan memberikan dukungan yang fleksibel untuk mengetahui basis pengetahuan.

## 2.2 Metode Analytical 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  (2000),  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. Dengan hirarki, suatu masalah yang  kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya  yang  kemudian  diatur menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga  permasalahan  akan  tampak  lebih  terstruktur  dan sistematis
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.
Dalam metode AHP dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
1.  Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang  diinginkan.  Dalam  tahap  ini  kita berusaha  menentukan  masalah  yang  akan  kita  pecahkan  secara  jelas,  detail  dan  mudah dipahami.  Dari  masalah  yang  ada  kita  coba  tentukan  solusi  yang  mungkin  cocok  bagi masalah  tersebut.  Solusi  dari  masalah  mungkin  berjumlah  lebih  dari  satu.  Solusi  tersebut nantinya kita kembangkan lebih lanjut dalam tahap berikutnya.
2.  Membuat  struktur  hierarki  yang  diawali  dengan  tujuan  utama.  Setelah  menyusun  tujuan utama  sebagai  level  teratas  akan  disusun  level  hirarki  yang  berada  di  bawahnya  yaitu kriteria-kriteria  yang  cocok  untuk  mempertimbangkan  atau  menilai  alternatif  yang  kita berikan  dan  menentukan  alternatif  tersebut.  Tiap  kriteria  mempunyai  intensitas  yang berbeda-beda. Hirarki dilanjutkan dengan subkriteria (jika mungkin diperlukan).
3.  Membuat  matrik  perbandingan  berpasangan  yang  menggambarkan  kontribusi  relatif  atau pengaruh  setiap  elemen  terhadap  tujuan  atau  kriteria  yang  setingkat  di  atasnya.  Matriks yang digunakan bersifat  sederhana, memiliki kedudukan kuat  untuk  kerangka konsistensi, mendapatkan  informasi  lain  yang  mungkin  dibutuhkan  dengan  semua  perbandingan  yang mungkin dan mampu menganalisis kepekaan prioritas secara keseluruhan untuk perubahan pertimbangan.  Pendekatan  dengan  matriks  mencerminkan  aspek  ganda  dalam  prioritas yaitu  mendominasi  dan  didominasi.  Perbandingan  dilakukan  berdasarkan  judgment  dari pengambil  keputusan  dengan  menilai  tingkat  kepentingan  suatu  elemen  dibandingkan elemen  lainnya.  Untuk  memulai  proses  perbandingan  berpasangan  dipilih  sebuah  kriteria dari  level  paling  atas  hirarki  misalnya  K  dan  kemudian  dari  level  di  bawahnya  diambil elemen yang akan dibandingkan misalnya E1,E2,E3,E4,E5.
4. Melakukan Mendefinisikan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh jumlah penilaian seluruhnya  sebanyak  n  x  [(n-1)/2]  buah,  dengan  n  adalah  banyaknya  elemen  yang dibandingkan.  Hasil  perbandingan  dari  masing-masing  elemen  akan  berupa  angka  dari  1 sampai  9  yang  menunjukkan  perbandingan  tingkat  kepentingan  suatu  elemen.  Apabila suatu elemen dalam matriks dibandingkan dengan dirinya sendiri maka hasil perbandingan diberi  nilai  1.  Skala  9 telah  terbukti  dapat  diterima  dan  bisa  membedakan  intensitas  antar elemen.  Hasil  perbandingan  tersebut  diisikan  pada  sel  yang  bersesuaian  dengan  elemen yang  dibandingkan.  Skala  perbandingan  perbandingan  berpasangan  dan  maknanya  yang diperkenalkan oleh Saaty bisa dilihat di bawah. Intensitas Kepentingan 1 = Kedua elemen sama pentingnya, Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar 3 = Elemen yang satu sedikit  lebih  penting  daripada  elemen  yanga  lainnya,  Pengalaman  dan  penilaian  sedikit menyokong  satu  elemen  dibandingkan  elemen  yang  lainnya  5  =  Elemen  yang  satu  lebih penting  daripada  yang  lainnya,  Pengalaman  dan  penilaian  sangat  kuat  menyokong  satu
elemen  dibandingkan  elemen  yang  lainnya  7  =  Satu  elemen  jelas  lebih  mutlak  penting daripada  elemen  lainnya,  Satu  elemen  yang  kuat  disokong  dan  dominan  terlihat  dalam praktek. 9 = Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya, Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen lain memeliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan.  2,4,6,8  =  Nilai-nilai  antara  dua  nilai  pertimbangan-pertimbangan  yang berdekatan, Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi di antara 2 pilihan Kebalikan = Jika untuk  aktivitas  i  mendapat  satu  angka  dibanding  dengan  aktivitas  j  ,  maka  j  mempunyai nilai kebalikannya dibanding dengan i
5.  Menghitung  nilai  eigen  dan  menguji  konsistensinya.  Jika  tidak  konsisten  maka pengambilan data diulangi.
6. Mengulangi langkah 3,4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.
7.  Menghitung  vektor  eigen  dari  setiap  matriks  perbandingan  berpasangan  yang  merupakan bobot setiap elemen untuk penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat hirarki terendah sampai  mencapai  tujuan.  Penghitungan  dilakukan  lewat  cara  menjumlahkan  nilai  setiap kolom dari matriks, membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks, dan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata.
8.  Memeriksa  konsistensi  hirarki.  Yang  diukur  dalam  AHP  adalah  rasio  konsistensi  dengan melihat  index  konsistensi.  Konsistensi  yang  diharapkan  adalah  yang  mendekati  sempurna agar menghasilkan keputusan yang mendekati valid. Walaupun sulit  untuk mencapai  yang sempurna, rasio konsistensi diharapkan kurang dari atau sama dengan 10 %.

## 2.3 Technique for Order Preference by Similarity to Order Solution (TOPSIS)
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria atau alternatif pilihan yang  merupakan  alternatif  yang  mempunyai  jarak  terkecil  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak terbesar  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean .  Namun,  alternatif  yang  mempunyai  jarak  terkecil  dari  solusi  ideal  positif,  tidak harus  mempunyai  jarak  terbesar  dari  solusi  ideal  negatif.  Maka  dari  itu,  TOPSIS mempetimbangkan  keduanya,  jarak  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terhadap  solusi ideal  negatif  secara  bersamaan.  Solusi  optimal  dalam  metode  TOPSIS  didapat  dengan menentukan  kedekatan  relatif  suatu  altenatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  TOPSIS  akan merangking  alternatif  berdasarkan  prioritas  nilai  kedekatan  relatif  suatu  alternatif  terhadap solusi  ideal  positif.  Alternatif-alternatif  yang  telah  dirangking  kemudian  dijadikan  sebagai referensi bagi pengambil keputusan untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan.
TOPSIS  telah  digunakan  dalam  banyak  aplikasi  termasuk  keputusan  investasi  keuangan, perbandingan  performansi  dari  perusahaan,  pebandingan  dalam  suatu  industri  khusus, pemilihan sistem operasi, evaluasi pelanggan, dan perancangan robot.

## Langkah langkah metode TOPSIS
Berikut adalah langkah-langkah dari metode TOPSIS:
1. Membangun sebuah matriks keputusan.
Matriks  keputusan  X  mengacu  terhadap  m  alternatif  yang  akan  dievaluasi  berdasarkan  n kriteria. Matriks keputusan X dapat dilihat sebagai berikut:
keterangan:
( i = 1, 2, 3, . . . , m ) adalah alternatif-alternatif yang mungkin,
( j = 1, 2, 3, . . . ,n ) adalah atribut dimana performansi alternatif diukur,adalah performansi alternatif ai dengan acuan atribut xj .
2.Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
Persamaan yang digunakan untuk mentransformasikan setiap elemen xij adalah:
keterangan:
r ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R, x ij adalah elemen dari matriks keputusan X.
3. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi tebobot.
Dengan bobot = ( , , , . . . , ), dimana adalah bobot dari kriteria ke-j dan = 1 , maka normalisasi bobot matriks V adalah:
dengan i = 1, 2, 3, . . . , m; dan j = 1, 2, 3, . . . , n
keterangan:
V ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisai terbobot V,
W j adalah bobot kriteria ke-j r ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R.
.
4.  Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif.Solusi  ideal  positif dinotasikan  ,  sedangkan  solusi  ideal  negatif  dinotasikan  .  Berikut  ini  adalah  persamaan  dari dan :
a. = {(max | j € J ), (min | j € J’ ), i = 1, 2, 3, . . . , m} (2.4)
, , , . . . , }
J = { j = 1, 2, 3, . . . , n dan J merupakan himpunan kriteria keuntungan (benefit criteria)}. J’ = { j = 1, 2, 3, . . . , n dan J’ merupakan himpunan kriteria biaya (cost criteria)}
keterangan:
adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V, ( j = 1, 2, 3, . . . , n ) adalah elemen matriks solusi ideal positif, = ( j = 1, 2, 3, . . . , n ) adalah elemen matriks solusi ideal negatif.
5. Menghitung separasi
keterangan:
S i + adalah jarak alternative ke-I dari solusi ideal positif, Universitas Sumatera Utara S i - adalah jarak alternative ke-I dari solusi ideal negatif,
V ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V,
V j + adalah elemen matriks solusi ideal positif, V j - adalah elemen matriks solusi ideal negatif.
6.Menghitung kedekaan terhadap solusi ideal positif.
Kedekatan  relatif  dari  setiap  alternative  terhadap  solusi  ideal  positif  dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan berikut:
dengan i = 1 ,2 , 3, . . . , m
keterangan: C i + adalah kedekatan relatif dari alternative ke-I tehadap solusi ideal positif,
S i + adalah jarak alternatif ke-I dari solusi ideal positif,
S i - adalah jarak alternative ke-I dari solusi ideal negative 7. Merangking aternatif.
Alternative  diurutkan  dari  nilai  C+  terbear  ke  nilai  terkecil.  Alternatif  dengan  nilai  C+ terbesar merupakan solusi terbaik.

## 2.4 Beasiswa Bidikmisi
Program Bidikmisi merupakan salah satu program unggulan pemerintah yang pelaksanaannya sudah  dimulai  sejak  tahun  2010,  sampai  dengan  tahun  2016  ini  tercatat  lebih  dari  352  ribu mahasiswa yang telah memperoleh Bantuan Biaya Pendidikan Bidikmisi, dari jumlah tersebut sebanyak  87  ribu  telah  menyelesaikan  pendidikannya.  Jumlah  peminat  Program  Bidikmisi menunjukkan  peningkatan  yang  sangat  signifikan  dari  tahun  ke  tahun,  untuk  tahun  2016 tercatat  sebanyak  416.428  pelamar  tetapi  hanya  sekitar  75.000  saja  yang  bisa  diakomodir karena keterbatasan anggaran pemerintah.
Menurut  Pedoman  Bantuan  Biaya  Pendidikan  Bidikmisi  yang  dikeluarkan  oleh  Direktorat Jenderal  Pembelajaran  dan  Kemahasiswaan,  Kementrian  Riset  Teknologi  dan  Pendidikan Tinggi (kemenristekdikti) persyaratan untuk mendaftar tahun 2017 adalah sebagai berikut :
1. Siswa SMA/SMK/MA atau bentuk lain yang sederajat yang akan lulus pada tahun 2017;
2. Lulusan  tahun  2016  yang  bukan  penerima  Bidikmisi  dan  tidak  bertentangan  dengan ketentuan penerimaan mahasiswa baru di masing-masing perguruan tinggi;
3. Usia paling tinggi pada saat mendaftar adalah 21 tahun;
4. Tidak mampu secara ekonomi dengan kriteria: a. Siswa penerima Beasiswa Siswa Miskin (BSM) atau Pemegang Kartu Indonesia Pintar (KIP) atau sejenisnya; atau b. Pendapatan kotor gabungan orang Tua/Wali (suami istri) maksimal sebesar Rp3.000.000,00 per bulan dan  atau  pendapatan  kotor  gabungan  orangtua/wali  dibagi  jumlah  anggota  keluarga maksimal Rp750.000,00 setiap bulannya.
5. Pendidikan orang Tua/Wali setinggi-tingginya S1 (Strata 1) atau Diploma 4;
6. Memiliki  potensi  akademik  baik  berdasarkan  rekomendasi  objektif  dan  akurat  dari Kepala Sekolah;
7. Pendaftar difasilitasi untuk memilih salah satu diantara PTN atau PTS dengan ketentuan: a.  PTN  dengan  pilihan  seleksi  masuk:  1)  Seleksi  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri
(SNMPTN); 2) Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMTPN); 3) Seleksi mandiri  PTN.  b.  Politeknik,  UT,  dan  Institut  Seni  dan  Budaya  c.  PTS  sesuai  dengan pilihan seleksi masuk.
Sedangkan untuk proses seleksi bagi PTS dijelaskan sebagai berikut :
1. Seleksi  ditentukan  oleh  masing-masing  PTS  dengan  memprioritaskan  pendaftar  yang mempunyai  potensi  akademik  yang  paling  tinggi,  pendaftar  yang  paling  tidak  mampu secara  ekonomi,  dan  memperhatikan  asal  daerah  pendaftar.  Untuk  memastikan  kondisi ekonomi pendaftar, akan lebih baik kalau PTS melakukan kunjungan ke alamat pendaftar;
2. Kunjungan ke alamat pendaftar dapat dilakukan dengan mendayagunakan mahasiswa PTS yang  bersangkutan  atau  PTS  dari  domisili  pendaftar  dengan  mekanisme  yang  disetujui bersama;
3. Pelamar  Bidikmisi  penerima  BSM  dan/atau  memiliki  KIP  dan  sejenisnya  dapat dikecualikan  dalam  proses  verifikasi  kelayakan  ekonomi.  Namun,  jika  di  kemudian  hari ditemukan ternyata tidak layak dapat dikenai sanksi;
4. Hasil seleksi calon mahasiswa diumumkan oleh panitia seleksi PTS dan diinformasikan ke Ditjen Belmawa melalui Sistem Informasi Manajemen Bidikmisi.
Berdasarkan  penjelasan-penjelasan  diatas  mengenai  persyaratan  dan  proses  seleksi  program bidikmisi  maka  kriteria  yang  ditetapkan  untuk  sistem  pendukung    keputusan  ini  akan disesuaikan dengan persyaratan dan proses seleksi diatas.

## 3. Analisis Sistem
Analisis  sistem  secara  sistematis  menilai  bagaimana  fungsi  bisnis  dengan  cara  mengamati proses input dan pengolahan data serta proses output informasi untuk membantu peningkatan proses bisnis.
Untuk  menentukan  penerimaan  calon  mahasiswa  bidikmisi,  pimpinan  pergurauan  tinggi sebagai  pengambil  keputusan  seringkali  hanya  menilai  dari  beberapa  kriteria  saja.  Hal  ini tentu  menjadi  sebuah  kekurangan  untuk  menentukan  tepat  atau  tidaknya  calon  mahasiswa terpilih menjadi penerima beasiswa bidikmisi. Di samping itu, pengambilan keputusan juga di hadapkan  dengan  adanya  berbagai  kriteria  yang  berpengaruh  di  dalam  penerimaan  calon mahasiswa  bidikmisi.  Sistem  yang  sedang  berjalan  masih  menggunakan  sistem  manual dengan prosedur seperti yang di ambarkan pada deskripsi di bawah ini:
1. Universitas membuka pendaftaran penerimaan beasiswa bidikmisi
2. Calon mahasiswa melakukan pendaftaran calon mahasiswa
3. Calon mahasiswa mengikuti tes seleksi penerimaan beasiswa bidikmisi
4. Universitas memeriksa hasil tes dan menentukan calon mahasiswa yang berhak mendapatkan beasiswa bidikmisi secara manual
5. Universitas mengumumkan hasil penerimaan calon mahasiswa yang mendapatkan beasiswa bidikmisi

## Perhitungan Metode AHP
Perhitungan AHP untuk menetukan tiap-tiap bobot (TPV) kriteria dan subkriteria, serta menetukan rasio konsistensi diterima atau tidaknya kriteria dan subkriteria.
Perhitungan AHP dapat digambarkan pada flowchart di bawah ini:

## Gambar 3.1 Flowchart Perhitungan AHP
Adapun langkah-langkah perhitungan AHP seperti di bawah ini:
1. Menetukan matriks berpasangan untuk kriteria penerimaan calon mahasiswa bidikmisi.

## Tabel 3.1 Tabel Matriks Berpasangan AHP
Pemegang KIP atau BSM Penghasilan Orang Tua Pendidikan Orang Tua Prestasi Akademik Prestasi Non Akademik Pemegang KIP atau BSM 1.00 2.00 2.00 3.00 2.00 Penghasilan Orang Tua 0.50 1.00 2.00 3.00 2.00 Pendidikan Orang Tua 0.50 0.50 1.00 2.00 3.00 Prestasi Akademik 0.33 0.33 0.50 1.00 3.00 Prestasi Non Akademik 0.50 0.50 0.33 0.33 1.00 Jumlah Kolom 2.83 4.33 5.83 9.33 11.00
2. Menghitung matriks normalisasi yaitu membagi setiap elemen pada kolom dengan jumlah per kolom yang sesuai
Tabel 3.2 Tabel Matriks Normalisasi AHP Pemegan g KIP atau BSM Penghasila n Orang Tua Pendidika n Orang Tua Prestasi Akademi k Prestasi Non Akademi k Jumla h Baris Pemegang KIP atau BSM 0.35 0.46 0.34 0.32 0.18 1.48 Penghasilan Orang Tua 0.18 0.23 0.34 0.32 0.18 1.07 Pendidikan Orang Tua 0.18 0.12 0.17 0.21 0.27 0.68 Prestasi Akademik 0.12 0.08 0.09 0.11 0.27 0.39 Prestasi Non Akademik 0.18 0.12 0.06 0.04 0.09 0.38
3. Membagi jumlah baris dengan jumlah kriteria yaitu (6) sehingga menghasilkan TPV.
Tabel 3.3 Tabel Pembobotan (TPV) Kriteria TPV (Bobot) Pemegang KIP atau BSM 0.33 Penghasilan Orang Tua 0.25 Pendidikan Orang 0.19
Tua Prestasi Akademik 0.13 Prestasi Non Akademik 0.10
4. Selanjutnya perkalian TPV dengan nilai perbandingan matriks kriteria yang di jumlahkan tiap baris.
Tabel 3.4 Tabel Perkalian TPV dengan Matriks Kriteria
Pemegan g KIP atau BSM Penghasil an Orang Tua Pendidik an Orang Tua Prestasi Akademi k Prestasi Non Akademi k Jumlah Baris Jumlah Baris/TP V Pemegan g KIP atau BSM 0.332116 707 0.501337 486 0.380118 705 0.396092 731 0.190248 575 1.799914 203 5.41952 322 Penghasil an Orang Tua 0.166058 353 0.250668 743 0.380118 705 0.396092 731 0.190248 575 1.383187 107 5.51798 796 Pendidika n Orang Tua 0.166058 353 0.125334 372 0.190059 352 0.264061 821 0.285372 862 1.030886 76 5.42402 543 Prestasi Akademi k 0.110705 569 0.083556 248 0.095029 676 0.132030 91 0.285372 862 0.706695 266 5.35249 862 Prestasi Non Akademi k 0.166058 353 0.125334 372 0.063353 117 0.044010 303 0.095124 287 0.493880 433 5.19194 883
5. Kemudian pembagi antara kolom baris dengan jumlah kolom baris dengan TVP mendapatkan ƛmaks,Sehingga mendapatkan ƛmaks = 5.381196813
6. Setelah mendapatkan ƛmaks, kemudian mencari Consistency Indeks (CI) CI = (ƛmaks-n)/(n-1)
CI = 0.095299203
7. Kemudian mencari consitency ratio (CR) dengan mengacu pada nilai indeks random atau random index (RI) yang dapat di ambil dengan ketentuan sesuai dengan jumlah kriteria yang di ambil ,
CR = 0.095299203
1.12 = 0.085088574
1.12 di dapatkan dari nilai jumlah kriteria pada tabel IR
Tabel 3.5 Tabel Inconsistency Ratio (IR) 1  2  3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
0  0  0,58  0,9  1,12  1,24  1,32  1,41  1,45  1,49  1,51  1,48  1,56  1,157  0,159

## Perhitungan Metode TOPSIS
Setelah nilai TPV kriteria dan TPV subkriteria sudah di dapat dan masing-masing menunjukan konsistensi yang baik, kemudian menghitung matriks keputusan, seperti pada flowchart di bawah ini :
Gambar 3.2 Flowchat Pehitungan TOPSIS
Contoh data alternatif yang ada pada sistem yang sudah di tentukan oleh bagian penerimaan mahasiswa baru.
Tabel 3.6 Tabel Alternatif TOPSIS Alternatif Pemegang KIP atau BSM Penghasilan Orang Tua Pendidikan Orang Tua Prestasi Akademik Prestasi Non Akademik Siswa 1 2 1250000  SD 81 0 Siswa 2 1 900000  SD 86 1 Siswa 3 2 750000  SMP 78 0 Siswa 4 0 2100000  SD 87 2

## 1. Mengkonversi data alternative dengan beban di bawah ini
Tabel 3.7 Tabel Konversi Alternatif TOPSIS
8. Membuat tabel konversi sesuai dengan data alternative di atas

## Tabel 3.8 Tabel Konversi Alternatif TOPSIS
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi Tabel 3.9 Tabel Matriks Keputusan Ternormalisasi
3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot yang nilainya didapat dari hasil perkalian antara TPV bobot kriteria dengan TPV boot subkriteria.
Tabel 3.10 Tabel perkalian bobot TPV
4. Selanjutnya menentukan matriks solusi ideal positif (+), yaitu dengan mencari nilai maksimal dari setiap kolom di atas, kecuali kriteria harga mencari nilai minimal.
Tabel 3.11 Tabel Solusi Ideal Posotif
5. Setelah mendapatkan solusi ideal positif dan solusi ideal negative,
Selanjutnya menghiung jarak alternative solusi ideal positif dengan pengurangan hasil penjumlahan baris solusi ideal posiif dengan penjumlahan baris matriks keputusan ternormalisasi terbobot.

## Tabel 3.12 Tabel Solusi Ideal Negatif
6. Menghitung jarak alternatif solusi ideal negatif dengan pengurangan hasil penjumlah baris solusi ideal negative dengan penjumlahan baris matriks keputusan ternormalisasi terbobot. Tabel 3.13 Tabel Solusi Alternatif
7. Selanjutnya menghitung kedekatan relatif  terhadap solusi ideal posotif. Tabel 3.14 Tabel Solusi Kedekatan Relatif
8. Berdasarkan hasil perhitungan kedekatan relative itulah prioritas calon mahasiswa yang terbaik di tentukan yang mana nilai kedekatan relatif yang lebih besar  adalah calon mahasiswa yang di sarankan.

## 4. Perancangan

## Pemodelan Sistem dengan Use Case
Pemodelan  dengan use  case dimana  seorang  aktor  dalam  hal  ini  yaitu  panitia  penerimaan mahasiswa  baru  (PPMB)  berhubungan  dengan  sistem  yang  akan  di  bangun  yaitu  sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa bidikmisi.
Gambar 4.1 Use Case Sistem pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidikmisi

## Activity Diagram Analisis AHP
Activity Diagram analisis AHP menujukan aktifitas yang dilakukan oleh bagian Panitia Penerimaan Mahasiswa Baru pada saat melakukan analisis data kriteria menggunakan metode AHP.
1. Panitia Penerimaan Mahasiswa Baru memilih menu data analisis kemudian sub menu analisis AHP.
2. Sistem menampilkan form data analisis AHP, pada form tersebut kita dapat menginputkan nilai perbandingan kriteria sesuai dengan kepentingan yang ada pada tabel kriteria pembobotan.
3. Setelah data pembobotan di inputkan ,sistem akan men- genarate hasil perbandingan dari pembobotan tersebut .
4. Setelah itu kita dapat memproses analisis AHP,data matriks perbandingan akan tersimpan otomatis.
5. Apabila kita akan merubah data pembobotan kita dapat menghapus proses analisis sebelumnya dan menginput kembali data analisis.
6. Proses AHP di lakukan oleh sistem.
7. Sehingga muncul tampilan hasil analisis pada form tersebut.

## Activity Diagram Perhitungan TOPSIS
Activity Diagram  Perhitungan  TOPSIS  menujukan  aktifitas  yang  dilakukan  oleh  bagian Panitia  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  pada  saat  melakukan  analisis  data  alternatif menggunakan metode TOPSIS.
Gambar 4.3 Activity Diagram Perhitungan TOPSIS
1. Panitia Penerimaan Mahasiswa Baru memilih menu data analisis kemudian sub menu perhitungan TOPSIS.
2. Sistem menampilkan form perhitungan TOPSIS pada form tersebut kita dapat menginputkan nilai alternatif  sesuai data yang tersedia.
3. Setelah itu kita dapat memproses perhitungan topsis, dengan data alternative dan bobot yang kita dapatkan melalui analisis AHP.
4. Setelah itu kita dapat menekan tonbol proses analis
5. Sehingga muncul tampilan hasil analisis pada form tersebut.
6. Untuk menyimpan data perhitungan TOPSIS kita dapat menekan tombol simpan yang tersedia pada form tersebut.

## Class Diagram
Class merepresentasikan sesuatu yang di tangani oleh sistem. Untuk memodelkan Class yang akan  dibuat,  maka  digunakan class diagram  yang  akan  menggambarkan  c lass yang  di gunakan pada sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa bidikmisi.
Gambar 4.4 Class Diagram Perhitungan Metode AHP dan TOPSIS

## Antarmuka Aplikasi Metode AHP
Pada menu utama terdapat menu analisis dan sub menu analisis AHP dalam tampilan tersebut kita harus menginputkan nilai dari kriteria yang telah ditentukan sebelumnya pada data master kriteria  agar  menghasilkan  nilai  bobot  yang  kemudian  akan  dihitung  pada  perhitungan TOPSIS, pada analisis AHP juga menghasilkan nilai CI yang menetukan apakah data analisis tersebut layak atau tidak layak.
Gambar 4.5 Input Nilai Kriteria

## 5. Kesimpulan
Sistem  pendukung keputusan penerimaan  calon  mahasiswa bidikmisi  dapat  menyimpan data kriteria,  data  mahasiswa,  data  prioritas  kriteria,  dan  menganalisis  bobot  nilai  kriteria  serta alternatif  mahasiswa  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS,  hasil  dari  analisis tersebut  dapat  di  cetak  untuk  laporan  penerimaan  calon  mahasiswa  bidikmisi.  Metode  AHP dan  TOPSIS  dapat  menentukan  alternatif  mahasiswa  terbaik  hal  ini  terbukti  dengan mahasiswa  yang  memiliki  nilai  tertinggi  dari  hasil  perhitungan  TOPSIS  dan  AHP  yang  di pilih.

## Daftar Pustaka
[1] Marakas,  George  M.  “Decision  Support  Systems  in  the  21st  Century”,  2nd  Edition, Prentice Hall, 2003
[2] Saaty, Thomas L. The Fundamentals of Decision Making and Priority Theory with the Analytic  Hierarchy  Process Thomas  L.  Saaty  Vol.  VI  of  the  AHP  Series,  ,  478  pp., RWS Publ., 2000 (revised). ISBN 0-9620317-6-3.
[3] Sprague, Ralph, H & Hugh, J. Watson, "Decision Support Systems", Prentice Hall, Inc., 1993.
[4] Turban,  Efraim  &  Aronson,  Jay  E.,  “Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems”, 8th edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2007.