Pendekatan  Penentuan  Bobot  dengan Surrogate  Weighting Procedures untuk  Metode Simple  Additive  Weighting dalam Pengambilan Keputusan Multikriteria
I Gede Iwan Sudipa *1 , Komang Sri Aryati 2
1,2 Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia, Denpasar, Indonesia

## A B S T R A K
Penentuan  bobot  multikriteria  dalam  pengambilan  keputusan menjadi  suatu  kesulitan  bagi  pengambil  keputusan,  penentuan  bobot diperlukan  untuk  melakukan  evaluasi  kriteria.  Namun  dalam  beberapa situasi  pengambil  keputusan    tidak  percaya  diri  atau  tidak  memiliki pengetahuan  untuk  mendefinisikan  nilai  preferensi  untuk  bobot  dan lebih  menyukai  menggunakan  informasi  parsial  dan  penilaian  subyektif terhadap  bobot  kriteria.  Salah  satu  cara  penentuan  bobot  adalah dengan  menentukan  urutan  prioritas  kriteria  dan  menggunakan Surrogate  Weight (bobot  pengganti)  untuk  menentukan  bobot  sesuai dengan  jumlah  kriteria  yang  digunakan.  Dalam  penelitian  ini mengimplementasikan Surrogate  Weight  Procedures yang  terdiri  dari Rank  Sum (RS), Rank  Reciprocal (RR), Rank  Order  Centroid (ROC)  dan Equal  Weight (EW)  untuk  menentukan  bobot  dan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  untuk  melakukan  perankingan.  Simulasi kasus  yang  digunakan  yaitu  seleksi  pemberian  beasiswa  PPA (Peningkatan  Prestasi  Akademik)  dengan    9  kriteria  dan  22  alternatif. Hasil  pengujian  dalam  penelitian  ini  yaitu  analisis  perbandingan  hasil akhir  alternatif  dari  kombinasi  metode  RS-SAW,  RR-SAW,  ROC-SAW dan EW-SAW .

## A B S T R A C T
Determination  of  multi-criteria  weighting  in  decision  making  becomes  a  difficulty  for  decision makers,  determination  of  weights  is  needed  to  evaluate  criteria.  But  in  some  situations  decision makers  do  not  confidently  define  preference  values  for  weights  and  prefer  to  use  partial  information and  subjective  assessments  of  criteria  weights.  One  way  to  determine  weights  is  to  determine  the priority  order  of  the  criteria  and  using  surrogate  weight  to  determine  the  weight  according  to  the number  of  criteria  used.  In  this  study,  the Surrogate  Weight  Method consists  of Rank  Sum (RS), Reciprocal  Rank (RR), Rank  Order  Centroid (ROC)  and Equal  Weight (EW)  to  determine  weights  and the Simple Additive Weighting (SAW) method for ranking. Case simulation used is the selection of the awarding  of  PPA  scholarships  (Peningkatan  Prestasi  Akademik)  with  9  criteria  and  22  alternatives. Test  Result  of  this  researches  is  comparison  analyzes  of  alternative  final  results  from  combination method of RS-SAW, RR-SAW, ROC-SAW and EW-SAW.
Copyright © Universitas Pendidikan Ganesha. All rights reserved.
* Corresponding author.
E-mail addresses: iwansudipa@stiki-indonesia.ac.id (I Gede Iwan Sudipa)

## A R T I C L E I N F O
Article history: Received 19 July 2019 Received in revised form 16 August 2019 Accepted 19 September 2019 Available online 30 October 2019
Kata Kunci: Multikriteria,Surrogate
Weight, SAW
Keywords: Multicriteria, Surrogate Weight, SAW

## 1. Pendahuluan
Dalam banyak kasus pengambilan keputusan seringkali alternatif terbaik tidak dapat ditentukan secara  langsung  karena  adanya  pertimbangan  konflik  atau  perbandingan  antar  kriteria  yang  digunakan sebagai  penilaian  (1).  Berbagai  metode  dalam Multi  Criteria  Decision  Analysis (MCDA)  telah  banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  pengambilan  keputsan  terutama  permasalahan  multikriteria. Sebagian  besar  metode  MCDA  digunakan  dengan  syarat  bahwa  setiap  kriteria  berperan  dalam menentukan  hasil  keputusan  atau  alternatif  terbaik  berdasarkan  bobot  kriteria.  Bobot  yang  relatif dihasilkan sangat dipengaruhi oleh metode elicitation atau surrogate (pengganti) yang digunakan dalam menentukan bobot, karena itu pengambil keputusan diharuskan dapat menetapkan bobot setiap kriteria karena  sangat  penting  dalam  pengambilan  keputusan(2).  Namun  dalam  beberapa  situasi  pengambil keputusan    tidak  percaya  diri  atau  tidak  memiliki  pengetahuan  mendefinisikan  nilai  preferensi  secara spesifik  untuk  bobot  dan  lebih  menyukai  menggunakan  informasi  parsial  dan  penilaian  subyektif terhadap  bobot  kriteria  sehingga  teknik  yang  bisa  dilakukan  yaitu  dengan surrogate (pengganti) pengambil  keputusan  dapat  menentukan  nilai  bobot  hanya  berdasarkan  urutan  prioritas  kriteria  dari yang paling diprioritaskan ataupun melihat derajat kepentingan sama pada setiap kriteria(3).
Banyak metode telah disarankan dalam banyak literatur yang membahas pengambilan keputusan dengan metode MCDA khususnya menentukan nilai bobot dengan melihat prioritas kriteria, diantaranya yaitu  metode  pembobotan  berbasis  peringkat  ( Rank  based  weighting )  yang  mengubah  urutan  kriteria menjadi  bobot  numerik,  dalam  penerapannya Rank  based  weighting menggunakan  prosedur  pengganti bobot  ( Surrogate  Weghting  Procedures) untuk  menentukan  nilai  preferensi  pengambil  keputusan berdasarkan  prioritas  atau  peringkat  kriteria(4).  Adapun  metode  lainnya  adalah  metode  yang membutuhkan  penilaian  pengambil  keputusan  dalam  menetapkan  nilai  untuk  mencermikan  derajat kepentingan  kriteria,  seperti  metode  AHP,  SWING, Point  Allocation atau Direct  Rating (5).  Penilaian pengambil keputusan sangat diperlukan karena sejumlah alasan yaitu mereka tidak memiliki pemahaman yang memadai untuk menetapkan nilai preferensi sehingga penilaian cenderung subyektif dan tidak jelas. Disisi  lain,  hanya  memikirkan  prioritas  kriteria  lebih  mudah  karena  peringkat  kriteria  adalah  langkah awal untuk banyak metode pembobotan(6).
Ketika  pengambilan  keputusan  lebih  percaya  diri  untuk  hanya  memprioritaskan  kriteria,  maka bobot yang diperoleh informasi harus dapat dihandalkan dalam menentukan alternatif terbaik. Surrogate Weighting  Procedures sesuai  dengan  situasi  dimana  terdapat  batasan  waktu  dalam  pengambilan keputusan dan pengambil keputusan dirasa tidak memiliki informasi  secara keseluruhan (parsial), bobot hanya mewakili tingkat kepentingan kriteria, tidak adanya perbandingan trade-off antar kriteria dan skala bobot  kriteria  yang  belum  ditentukan(7)(8).  Terdapat  banyak  perhitungan  matematika  yang  digunakan untuk mengganti urutan peringkat kriteria menjadi nilai bobot (9) seperti Rank Sum (RS), Rank Reciprocal (RR), Rank Order Centroid (ROC) dan Equal Weight (EW).
Sesuai  dengan  permasalahan  diatas  maka  dalam  penelitian  ini  dijelaskan  penerapan  prosedur pengganti  bobot  ( Surrogate  Weghting  Procedures) dengan  peringkat  atau  prioritas  kriteria  dalam penentuan seleksi penerima beasiswa, metode yang digunakan untuk menentukan bobot kriteria yaitu RS, RR,  ROC  dan  EW  serta  untuk  melakukan  perankingan  menggunakan  SAW,  sehingga  menghasilkan perankingan  dapat  dilakukan  perbandingan  hasil  alternatif  terbaik  dengan  nilai  bobot  yang  dihasilkan setiap metode.

## 2. Metode
Dari hasil pengumpulan data yaitu observasi dan wawancara dengan Pembantu Ketua III STMIK STIKOM  Indonesia,  maka  diperoleh  data  dalam  penelitian  yaitu  data  pemohon  beasiswa  Peningkatan Prestasi  Akademik  (PPA)  mahasiswa  STMIK  STIKOM  Indonesia  tahun  2016/2017  sebanyak  22 mahasiswa. kriteria penilaian seleksi beasiswa yang digunakan terdiri dari IPK (K1), Prestasi Akademik (K2),  Jumlah  Semester  (K3),  Prestasi  Non  Akademik  (K4),  Keaktifan  Organisasi  (K5),  Jumlah  Seminar bidang  Teknologi  Informasi  yang  diikuti  (K6),  Jumlah  Penghasilan  Orangtua  (K7),  Jumlah  Tanggungan Orangtua(K8),  dan  Daya  Listrik  (K9)  sesuai  dengan  penelitian  penulis  sebelumnya(17).  Tahap  awal ditentukan  sifat  kriteria  yang  nantinya  akan  digunakan  dalam  perhitungan  metode  SAW,  sifat  kriteria dapat ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Sifat Kriteria
Variabel Kriteria Kriteria Sifat Kriteria B IPK Benefit K2 Prestasi Akademik Benefit K3 Jumlah Semester Benefit K4 Prestasi Non Akademik Benefit K5 Keaktifan Organisasi Benefit K6 Jumlah Seminar bidang teknologi informasi yang diikuti Benefit K7 Jumlah Penghasilan Orangtua Cost K8 Jumlah Tanggungan Orangtua Cost K9 Daya Listrik Cost

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian metode dalam penelitian difokuskan untuk mengetahui penerapan Surrogate Weghting pada metode SAW dan hasil akhir alternatif terbaik, pengujian hasil dilakukan dengan menghitung hasil akhir setiap metode dan melakukan perbandingan hasil yang dilakukan dalam beberapa tahapan, sebagai berikut :

## A. Perhitungan Nilai Bobot Metode EW, RS, RR dan ROC
Tahap  selanjutnya  menentukan  nilai  bobot  tiap  kriteria  dengan  metode  EW,  RS,  RR  dan  ROC sesuai dengan Persamaan (1), Persamaan (2), Persamaan (3) dan Persamaan (6), . Hasil perhitungan nilai bobot dapat ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Perbandingan Hasil Nilai Bobot
Kriteria ( n )
Nilai Bobot ( w ) EW RS RR ROC n = 1 0,1111 0,2 0,3535 0,3143 n = 2 0,1111 0,1778 0,1767 0,2032 n = 3 0,1111 0,1556 0,1178 0,1477 n = 4 0,1111 0,1333 0,0884 0,1106 n = 5 0,1111 0,1111 0,0707 0,0828 n = 6 0,1111 0,0889 0,0589 0,0606 n = 7 0,1111 0,0667 0,0505 0,0421 n = 8 0,1111 0,0444 0,0442 0,0262 n = 9 0,1111 0,0222 0,0393 0,0123
Untuk mengetahui perbandingan hasil nilai bobot untuk metode EW, RS, RR dan ROC maka dapat ditunjukkan pada Gambar (1) :
Selanjutnya  ditampilkan  data  pemohon  beasiswa  PPA  tahun  2016/2017,  alternatif  pemohon beasiswa sebanyak 22 alternatif, dengan nilai alternatif terhadap kriteria yang sudah dilakukan skoring data ke dalam nilai numerik. Data mahasiswa dapat ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Mahasiswa Pemohon Beasiswa PPA tahun 2016/2017
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 Mahesa 3,81 0,9133 6 0,0625 2 1 5 1 2 Ester 3,95 0,3133 6 0,0625 2 2 3 1 2 Lely 3,82 0,04 4 0,2917 2 2 1 2 2 Lestari 3,71 0,5133 4 0,0625 2 2 2 2 2 Lina 3,9 0,04 4 0,4375 2 2 2 2 2 Yoseph 3,75 0,04 4 0,2708 2 1 3 2 2 Julius 3,79 0,04 4 0,2708 2 1 1 3 2 Christopher 3,86 0,04 6 1,0417 2 1 2 2 2 Rahmawati 3,58 0,04 6 0,5417 2 2 1 1 2 Jonathan 3,38 0,04 6 2,0833 2 1 1 1 2 Yusuf 3,52 1,2833 4 0,0625 2 2 2 2 2 Dian 3,48 0,04 6 0,2708 2 2 1 1 2 Ayudani 3,88 0,47 4 0,0625 2 2 3 2 2 Ita Miranti 3,65 0,04 4 1,5625 2 2 1 3 2 Yulia 3,66 0,04 4 0,2708 2 2 2 2 2 Wirawan 3,7 0,18 6 0,0625 2 1 3 2 2 Dessie 3,51 0,04 4 0,2917 2 2 5 2 2 Juniastini 3,96 0,18 4 0,0625 2 2 2 3 2 Selfiana 3,69 0,3133 4 0,0625 2 2 2 2 2 Prasetya 3,36 0,18 6 0,0625 2 2 3 2 2 Caniartana 3,37 0,04 4 0,0625 2 1 2 2 2 Juliana 3,34 0,04 4 0,0625 2 1 2 1 2

## B. Perankingan Metode EW dan SAW
Tahap awal sebelum melakukan perankingan adalah melakukan normalisasi nilai alternatif pada setiap  kriteria  sesuai  dengan  sifat  kriteria  yaitu  K1,K2,K3,K4,K5,K6  yaitu benefit ,  sedangkan  K7,K8,K9 yaitu cost ,  proses  normalisasi  dihitung  dengan  menggunakan  Persamaan  (8),  sehingga  didapatkan  hasil normalisasi dapat ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Normalisasi
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 Mahesa 0.9621 0.7117 1 0.03 1 0.5 1 0.333 1 Ester 0.9975 0.2442 1 0.03 1 1 0.6 0.333 1 Lely 0.9646 0.0312 0.6667 0.14 1 1 0.2 0.667 1 Lestari 0.9369 0.4 0.6667 0.03 1 1 0.4 0.667 1 Lina 0.9848 0.0312 0.6667 0.21 1 1 0.4 0.667 1 Yoseph 0.947 0.0312 0.6667 0.13 1 0.5 0.6 0.667 1 Julius 0.9571 0.0312 0.6667 0.13 1 0.5 0.2 1 1 Christopher 0.9747 0.0312 1 0.5 1 0.5 0.4 0.667 1 Rahmawati 0.904 0.0312 1 0.26 1 1 0.2 0.333 1 Jonathan 0.8535 0.0312 1 1 1 0.5 0.2 0.333 1 Yusuf 0.8889 1 0.6667 0.03 1 1 0.4 0.667 1 Dian 0.8788 0.0312 1 0.13 1 1 0.2 0.333 1 Ayudani 0.9798 0.3662 0.6667 0.03 1 1 0.6 0.667 1 Ita Miranti 0.9217 0.0312 0.6667 0.75 1 1 0.2 1 1
Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 Yulia 0.9242 0.0312 0.6667 0.13 1 1 0.4 0.667 1 Wirawan 0.9343 0.1403 1 0.03 1 0.5 0.6 0.667 1 Dessie 0.8864 0.0312 0.6667 0.14 1 1 1 0.667 1 Juniastini 1 0.1403 0.6667 0.03 1 1 0.4 1 1 Selfiana 0.9318 0.2442 0.6667 0.03 1 1 0.4 0.667 1 Prasetya 0.8485 0.1403 1 0.03 1 1 0.6 0.667 1 Caniartana 0.851 0.0312 0.6667 0.03 1 0.5 0.4 0.667 1 Juliana 0.8434 0.0312 0.6667 0.03 1 0.5 0.4 0.333 1
Untuk  menghitung  nilai  perankingan  metode  EW  dan  SAW  maka  nilai  alternatif  pada  setiap kriteria sesuai Tabel 3, nilai alternatif dikalikan dengan bobot yang dihasilkan metode EW sesuai dengan Tabel 2, selanjutnya dilakukan penambahan nilai normalisasi dikalikan bobot untuk setiap kriteria sesuai dengan  Persamaan  (10),  dari  perhitungan  tersebut  menghasilkan  ranking  alternatif    ditunjukkan  pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Perankingan Metode EW-SAW
Alternatif Nilai Akhir Ranking Mahesa 0.7263 3 Ester 0.6894 8 Lely 0.6298 17 Lestari 0.6777 9 Lina 0.6621 11 Yoseph 0.6157 19 Julius 0.6094 20 Christopher 0.6747 10 Rahmawati 0.6364 16 Jonathan 0.6575 13 Yusuf 0.7391 1 Dian 0.6192 18 Ayudani 0.701 5 Ita Miranti 0.7299 2 Yulia 0.6465 15 Wirawan 0.6523 14 Dessie 0.71 4 Juniastini 0.6929 7 Selfiana 0.6599 12 Prasetya 0.6983 6 Caniartana 0.5717 21 Juliana 0.5338 22

## C. Perhitungan Perankingan Metode RS dan SAW
Untuk  menghitung  nilai  perankingan  metode  EW  dan  SAW  maka  nilai  alternatif  pada  setiap kriteria sesuai Tabel 3, nilai alternatif dikalikan dengan bobot yang dihasilkan metode EW sesuai dengan Tabel 2, selanjutnya dilakukan penambahan nilai normalisasi dikalikan bobot untuk setiap kriteria sesuai dengan  Persamaan  (10),  dari  perhitungan  tersebut  menghasilkan  ranking  alternatif    ditunjukkan  pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Perankingan Metode RS-SAW
Alternatif Nilai Akhir Ranking Mahesa 0.7378 2 Ester 0.6795 3 Lely 0.586 18 Lestari 0.6447 9 Lina 0.6127 15 Yoseph 0.5634 19
Alternatif Nilai Akhir Ranking Julius 0.5535 20 Christopher 0.6568 7 Rahmawati 0.6269 10 Jonathan 0.671 5 Yusuf 0.7418 1 Dian 0.6046 16 Ayudani 0.6606 6 Ita Miranti 0.6735 4 Yulia 0.5899 17 Wirawan 0.6188 13 Dessie 0.6237 12 Juniastini 0.626 11 Selfiana 0.616 14 Prasetya 0.6461 8 Caniartana 0.5175 21 Juliana 0.5012 22

## D. Perhitungan Perankingan Metode RR dan SAW
Untuk  menghitung  nilai  perankingan  metode  EW  dan  SAW  maka  nilai  alternatif  pada  setiap kriteria sesuai Tabel 3, nilai alternatif dikalikan dengan bobot yang dihasilkan metode EW sesuai dengan Tabel 2, selanjutnya dilakukan penambahan nilai normalisasi dikalikan bobot untuk setiap kriteria sesuai dengan  Persamaan  (10),  dari  perhitungan  tersebut  menghasilkan  ranking  alternatif    ditunjukkan  pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Perankingan Metode RR-SAW
Alternatif Nilai Akhir Ranking Mahesa 0.791 1 Ester 0.7301 3 Lely 0.6459 16 Lestari 0.7016 5 Lina 0.6693 13 Yoseph 0.6295 19 Julius 0.6276 20 Christopher 0.7012 6 Rahmawati 0.6596 14 Jonathan 0.6777 9 Yusuf 0.7907 2 Dian 0.6392 18 Ayudani 0.7209 4 Ita Miranti 0.6994 7 Yulia 0.6408 17 Wirawan 0.6747 10 Dessie 0.6586 15 Juniastini 0.6928 8 Selfiana 0.6723 12 Prasetya 0.6738 11 Caniartana 0.5766 21 Juliana 0.5592 22

## E. Perhitungan Perankingan Metode ROC dan SAW
Untuk  menghitung  nilai  perankingan  metode  EW  dan  SAW  maka  nilai  alternatif  pada  setiap kriteria sesuai Tabel 3, nilai alternatif dikalikan dengan bobot yang dihasilkan metode EW sesuai dengan Tabel 2, selanjutnya dilakukan penambahan nilai normalisasi dikalikan bobot untuk setiap kriteria sesuai dengan  Persamaan  (10),  dari  perhitungan  tersebut  menghasilkan  ranking  alternatif    ditunjukkan  pada Tabel 8.

## Tabel 8. Hasil Perankingan Metode ROC-SAW
Alternatif Nilai Akhir Ranking Mahesa 0.7744 2 Ester 0.704 3 Lely 0.6052 17 Lestari 0.6677 8 Lina 0.6277 14 Yoseph 0.5851 19 Julius 0.5802 20 Christopher 0.6755 6 Rahmawati 0.6399 12 Jonathan 0.6756 5 Yusuf 0.7745 1 Dian 0.6176 15 Ayudani 0.6827 4 Ita Miranti 0.668 7 Yulia 0.5998 18 Wirawan 0.6414 11 Dessie 0.6143 16 Juniastini 0.6435 10 Selfiana 0.6344 13 Prasetya 0.6448 9 Caniartana 0.5354 21 Juliana 0.5243 22

## F. Perbandingan Hasil Perankingan Metode EW, RS, RR, ROC dan SAW
Selanjutnya dilakukan perbandingan hasil perankingan dari kombinasi metode EW, RS, RR, ROC dan  SAW.  Perbandingan  ini  ditujukan  untuk  mengetahui  perbedaan  hasil  perankingan  alternatif.  Hasil perbandingan  hasil  perankingan  metode  EW-SAW,  RR-SAW  ,RS-SAW  dan  ROC-SAW  ditunjukkan  pada Tabel 9.

## Tabel 9. Hasil Perbandingan Perankingan Altenatif
Alternatif (A) Nama EW-SAW RS-SAW RR-SAW ROC-SAW A 1 Mahesa 3 2 1 2 A 2 Ester 8 3 3 3 A 3 Lely 17 18 16 17 A 4 Lestari 9 9 5 8 A 5 Lina 11 15 13 14 A 6 Yoseph 19 19 19 19 A 7 Julius 20 20 20 20 A 8 Christopher 10 7 6 6 A 9 Rahmawati 16 10 14 12 A 10 Jonathan 13 5 9 5 A 11 Yusuf 1 1 2 1 A 12 Dian 18 16 18 15 A 13 Ayudani 5 6 4 4 A 14 Ita Miranti 2 4 7 7 A 15 Yulia 15 17 17 18 A 16 Wirawan 14 13 10 11 A 17 Dessie 4 12 15 16
Alternatif (A) Nama EW-SAW RS-SAW RR-SAW ROC-SAW A 18 Juniastini 7 11 8 10 A 19 Selfiana 12 14 12 13 A 20 Prasetya 6 8 11 9 A 21 Caniartana 21 21 21 21 A 22 Juliana 22 22 22 22
Pada hasil akhir perankingan didapatkan hasil bahwa terdapat perbedaan hasil alternatif terbaik untuk  metode  EW-SAW,  RS-SAW  dan  ROC-SAW  menunjukkan  alternatif A 11 sebagai  alternatif  terbaik, sedangkan metode RR-SAW menunjukkan alternatif A 1 sebagai alternatif terbaik, ini disebabkan karena hasil nilai bobot RR-SAW untuk K1 paling besar dibandingkan dengan bobot yang dihasilkan metode lain, sesuai dengan Tabel 2.
Jika dilihat dari hasil perankingan 10 mahasiswa terbaik maka terdapat urutan ranking alternatif (A) yang dihasilkan, perbedaannya dapat ditunjukkanpada Tabel 10, sebagai berikut .
Tabel 10. Perbandingan Perankingan Alternatif Berdasarkan 4 Metode
Metode Ranking Alternatif EW-SAW A 11 > A 14 > A 1 > A 17 > A 13 > A 20 > A 18 > A 2 > A 4 > A 8
RS-SAW A 11 > A 1 > A 2 > A 14 > A 10 > A 13 > A 8 > A 20 > A 4 > A 9
RR-SAW
A 1 > A 11 > A 2 > A 13 > A 4 > A 8 > A 14 > A 18 > A 10 > A 16 ROC-SAW A 11 > A 1 > A 13 > A 13 > A 10 > A 8 > A 14 > A 4 > A 20 > A 18
Hasil  perbandingan  perankingan  alternatif  dari  4  metode  menunjukkan    perbedaan  urutan ranking  alternatif,  perbedaan  ini  menunjukkan  bahwa  perbedaan  bobot  tiap  metode  sangat mempengaruhi hasil akhir perankingan, karena nilai alternatif terhadap kriteria berbeda sehingga dengan menggunakan metode SAW terdapat  proses perkalian nilai alternatif  ternormalisasi dengan nilai bobot, sehingga menyebabkan perbedaan hasil akhir.

## 4. Simpulan dan Saran
Kesimpulan dari penelitian yaitu dalam penentuan bobot kriteria dengan metode EW, RS, RR dan ROC  mampu  memudahkan  pengambil  keputusan  yang  tidak  bisa  menentukan  tingkat  kepentingan  dari kriteria  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan,  teknik  perhitungan Surrogate  Weighting ini mampu merubah tingkat prioritas kriteria menjadi nilai bobot dalam angka numerik dengan perhitungan yang  sederhana  namun  tetap  memperhitungkan  hubungan  antara  tingkat  prioritas  kriteria( i )  dengan jumlah kriteria( n ). Hasil pengujian dan analisis perhitungan pada penelitian ini menunjukkan metode EW, RS,  RR  dan  ROC  dapat  dikombinasikan  dengan  metode  SAW  untuk  menghasilkan  alternatif  terbaik penerima  beasiswa  PPA,  analisis  hanya  mencakup  melakukan  perbandingan  hasil  akhir  dari  kombinasi metode EW-SAW,RS-SAW,RR-SAW,ROC-SAW dan terdapat perbedaan perankingan yang disebabkan nilai bobot yang dihasilkan setiap metode sehingga sangat mempengaruhi hasil akhir perankingan alternatif.
Saran  dari  penulis  guna  pengembangan  penelitian  lebih  lanjut  yaitu  perlu  dilakukan  analisis sensitivitas  untuk  setiap  kombinasi  metode  untuk  menentukan  metode  yang  paling  sensitif  terhadap perubahan  nilai  bobot,  melakukan  analisis  sensivititas  terhadap  kriteria  sehingga  dapat  mengetahui kriteria yang paling kritis  dan mempengaruhi perubahan hasil akhir perankingan alternatif. Serta dapat mengimplementasikan  teknik Surrogate  Weighting untuk  menyelesaikan  permasalahan  penentuan  nilai bobot dalam pengambilan keputusan dengan banyak kriteria lainnya.

## Daftar Rujukan
Ahn BS. Approximate weighting method for multiattribute decision problems with imprecise parameters.
Omega (United Kingdom). 2017
Antunes CH, Henriques CO. Multi-objective optimization and multi-criteria analysis models and methods for problems in the energy sector. Int Ser Oper Res Manag Sci. 2016.
Danielson M, Ekenberg L. A Robustness Study of State-of-the-Art Surrogate Weights for MCDM. Gr Decis Negot. 2017;26(4):677–91.
Dawes RM, Corrigan B. Linear models in decision making. Psychol Bull. 1974.
De Almeida AT, De Almeida JA, Costa APCS, De Almeida-Filho AT. A new method for elicitation of criteria weights in additive models: Flexible and interactive tradeoff. Eur J Oper Res. 2016.
Fishburn  PC.  Letter  to  the  Editor—Additive  Utilities  with  Incomplete  Product  Sets:  Application  to Priorities and Assignments. Oper Res. 1967;15(3):537–42.
I  Gede  Iwan  Sudipa.  Decision  Support  System  Dengan  Metode  AHP,  SAW  dan  ROC  Untuk  Penentuan Pemberian  Beasiswa  (Studi  Kasus  STMIK  STIKOM  INDONESIA).  J  Teknol  Inf  dan  Komput. 2018;4(1):18–30.
Jenderal  D,  Dan  P,  Riset  K,  Tinggi  DANP.  Pedoman  umum  beasiswa  dan  bantuan  biaya  pendidikan peningkatan prestasi akademik (ppa). 2015.
Jia J, Fischer GW, Dyer JS. Attribute weighting methods and decision quality in the presence of response error: A simulation study. J Behav Decis Mak. 1998.
Krstić  A.  Figueira,  J.,  Greco,  S.,  Ehrgott,  M.:  Multicriteria  Decision  Analysis:  State  of  the  art  Surveys, Springer-Verlag, New York, NY, 2016. Ekon horizonti. 2018;
Kunsch  PL,  Ishizaka  A.  Multiple-criteria  performance  ranking  based  on  profile  distributions:  An application to university research evaluations. Math Comput Simul. 2018.
Kunsch PL, Ishizaka A. A note on using centroid weights in additive multi-criteria decision analysis. Eur J Oper Res. 2019.
Lu J, Wu D, Mao M, Wang W, Zhang G. Recommender system application developments: A survey. Decis Support Syst. 2015.
Morais  DC,  De  Almeida  AT,  Alencar  LH,  Clemente  TRN,  Cavalcanti  CZB.  PROMETHEE-ROC  model  for assessing the readiness of technology for generating energy. Math Probl Eng. 2015.
Roszkowska  E.  Rank  Ordering  Criteria  Weighting  Methods  –  a  Comparative  Overview.  Optimum  Stud Ekon. 2013.
Stillwell WG, Seaver DA, Edwards W. A comparison of weight approximation techniques in multiattribute utility decision making. Organ Behav Hum Perform. 1981;28(1):62–77.
Sureeyatanapas  P,  Yang  J-B,  Bamford  D.  Analysis  of  criteria  weights  for  the  assessment  of  corporate sustainability: a case study in sugar manufacturing. KKU Eng J. 2016.