## PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA SMA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISION MAKING MODEL WEIGHTED PRODUCT
Taufik Hidayatulloh 1 ; Satia Suhada 2 ; Eva Nursyifa 3 ; Lestari Yusuf 4
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id taufik.tho@bsi.ac.id
2 Program Studi Sistem Informasi
STMIK Nusa Mandiri Jakarta
www.nusamandiri.ac.id satia.shq@nusamandiri.ac.id 3 Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id evanursyifa@gmail.com 4 Program Studi Sistem Informasi
STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id lestariyusuf@gmail.com
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract  - Scholarships  are  funds  that  can  be provided  by  the  government,  private companies, embassy,  university,  educational  institutions  or  of the  workplace  to  improve  the  quality  of  human resources  through  education.  SMAN  1  Cicurug Sukabumi  is the  one  of  the  educational  institutions that organizes scholarships for outstanding students who  will  continue  their  study  at  SMAN  1  Cicurug Sukabumi.  There  are  five  criteria  to  determine  the scholarship  recipient  that  is:  The  average  value  of report, the average grade of diploma, the number of parental  dependents,  parental  income  and  award certificate with weights on each criterion. To make it  easier  for  administrators  of  educational institutions  to  determine  new  students  who  are entitled  to  receive  scholarships,  it  is  necessary  to have  a  system  of  decision  recommendations  that serves  to  help  select  candidates  for  scholarship recipients.  In  this  research  apply  to  decide scholarship  grantee  based  on  which  has  been criteria specified. Weighted product is a simple and easy  to  understand  mode.  Rangking  with  weighted product  are  influenced  by  the  number  of  criteria,
comparison of importance between criteria and the rank of weight criteria.
Keywords: decision  support  system,  school, scholarship, weighted product
Intisari -  Beasiswa  merupakan  dana  yang  dapat diberikan  oleh  pemerintah,  perusahaan  swasta, kedutaan,  universitas  atau  dari  kantor  tempat bekerja  untuk  meningkatkan  kualitas  sumber daya  manusia  melalui  pendidikan.  SMAN  1 Cicurug  Sukabumi  adalah  salah  satu  instansi pendidikan  yang  menyelenggarakan  beasiswa bagi  siswa  berprestasi  yang  akan  melanjutkan sekolah  di  SMAN  1  Cicurug  Sukabumi.  Terdapat lima  kriteria  untuk  menentukan  penerima beasiswa  tersebut  yaitu:  nilai  rata-rata  raport, nilai  rata-rata  ijazah,  jumlah  tanggungan  orang tua,  penghasilan  orang  tua  dan  bidang  keahlian dengan  bobot-bobot  pada  setiap  kriteria.  Untuk mempermudah para pengurus institusi pendidikan dalam menentukan peserta didik baru yang  berhak  menerima  beasiswa,  maka  perlu
adanya suatu sistem rekomendasi keputusan yang berfungsi  untuk  membantu  melakukan  seleksi kepada  para  calon  penerima  beasiswa.  Pada penelitian ini menerapkan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making dengan  model  weighted product sebagai  sistem  alternatif  yang  dapat  digunakan untuk menentukan penerima beasiswa berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan, dengan hasil yang diperoleh dari 5 Alternatif yang digunakan  adalah  yang  memiliki  nilai  tertinggi pada perankingan dengan nilai vektor S=0.70 dan nilai Vektor V= 0.24.
Kata  kunci: sistem  pendukung  keputusan, sekolah, beasiswa, produk tertimbang

## PENDAHULUAN
Menyadari  bahwa  pendidikan  sangat penting,  negara  sangat  mendukung  setiap  warga negaranya  untuk  meraih  pendidikan  setinggi- tingginya.  Melakukan  program  pendidikan  gratis dan  program  beasiswa  (Helilintar,  Risa;  Winarno, Wing Wahyu; Fatta, 2016)
Penyaluran beasiswa sering terjadi permasalahan  diantaranya,  kurang  tepatnya sasaran  pada  siswa  yang  seharusnya.  Siswa  yang tidak  berhak  mendapatkan  beasiswa  namun mendapatkan beasiswa, dan sebaliknya siswa yang seharusnya  mendapatkan  beasiswa  tetapi  tidak mendapatkan  beasiswa  (Manikam  &  Yanuar, 2017).  Kurang  telitinya  para  penyeleksi  beasiswa menjadi  masalah  yang  sering  muncul  dalam melakukan seleksi penerima beasiswa.
Setiap  tahun  ajaran  baru,  SMAN  1  Cicurug Sukabumi  selalu  membuka  pendaftaran  beasiswa bagi  lulusan  SMP  yang  kurang  mampu  namun berprestasi.  Pentingnya  suatu  keputusan  yang tepat  bagi  pihak  pengelola  lembaga  pendidikan menjadi  tantangan  tersendiri  untuk  dapat memberikan  beasiswa.  Namun,  saat  ini  pengelola lembaga  masih  menggunakan  cara  manual  untuk menetukan  peserta  didik  baru  yang  berhak menerima  beasiswa.  Sehingga  pengolahan  data kurang  efektif,  membutuhkan  waktu  yang  relatif lama. Untuk  mempermudah  para  pengurus institusi  pendidikan  dalam  menentukan  peserta didik baru yang berhak menerima beasiswa, maka perlu adanya suatu sistem rekomendasi keputusan yang  berfungsi  untuk  membantu  melakukan seleksi  kepada  para  calon  penerima  beasiswa. (Perdana, Nuri Guntur; Widodo, 2013). Pemanfaatan  sistem  penunjang  keputusan sebagai salah satu sistem cerdas terkomputerisasi dapat  digunakan  untuk  membantu  mengambil keputusan  dengan  cepat,  tepat  dan  konsisten (Firdyana,  2017).  Pada  penelitian  sebelumnya
seleksi  penerima  beasiswa  dilakukan  dengan menggunakan  beberapa  metode  diantaranya  SAW ( Simple Additive Weighting ) yang pernah dilakukan oleh (Helilintar, Risa; Winarno, Wing Wahyu; Fatta, 2016),  TOPSIS  ( Technique  for  Order Preference  by Similarity to Ideal Solution ) yang pernah dilakukan oleh  (Widayanti,  Tri;Wijaya,  2016)  dan  Algoritma C.45  yang  pernah  dilakukan  oleh  (Musthafa,  Aziz. Suyono,  Hadi.  Sarosa,  2015).  Pada  penelitian  kali ini  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  beasiswa akan  diterapkan  menggunakan  metode  FMADM ( Fuzzy  Multiple  Atribute Decision  Making )  dengan model weighted  product . Dalam  penelitian  ini, dipilih  metode  Weighted  Product  (WP)  untuk menentukan  prioritas  desa  yang  mengajukan usulan  kegiatan.  Metode  ini  lebih  efisien dibandingkan  metode  lain  yang  termasuk  dalam penyelesaian  masalah  MADM  (Multi  Attibute Decision  Making).  Alasannya  karena  waktu  yang dibutuhkan  dalam  perhitungan  lebih  singkat.  Hal ini  diperkuat  dengan  beberapa  referensi  yang digunakan (Ahmadi & Wiyanti, 2014)

## BAHAN DAN METODE

## Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dalam  penelitian  ini dapat digambarkan pada bagan berikut ini:
Sumber: (Hidayatulloh, Suhada, Nursyifa, & Yusuf, 2018) Gambar 1. Bagan Tahapan Penelitian
Bahan Penelitian Bahan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  data-data  dari  SMAN  1  Cicurug Sukabumi  dan  data  mengenai  model weighted product yang terdiri dari:
a. Data  mengenai  sejarah  SMAN  1  Cicurug Sukabumi  dan  data  calon  penerima  beasiswa yang  mencakup  kriteria  dalam  seleksi penerimaan beasiswa
b. Data  mengenai  model weighted  product yaitu cara  penyelesaian  model  yang  menggunakan perkalian  untuk  menghubungkan  rating atribut,  dimana  ada  pemangkatan  bobot  dari suatu rating setiap atribut hingga didapat nilai terbesar untuk perankingan alternatif terbaik. Adapun  bahan  penelitian  lainnya  yang digunakan  yaitu: paper,  e-journal dan dokumentasi  lainnya  yang  didapat  dari internet.

## Teknik Pengumpulan Data
a. Observasi  Pengamatan dilakukan langsung di SMAN  1  Cicurug  Sukabumi  terhadap  kegiatan yang  berhubungan  dengan  penerimaan beasiswa. Hasil pengamatan tersebut langsung dicatat  untuk  dapat  diketahui  kesalahan ataupun proses dari kegiatan tersebut. W
b. Wawancara Pengumpulan  data  dengan  wawancara  ini digunakan  untuk  meyakinkan  bahwa  data yang  diperoleh  benar-benar  akurat,  dan diambil  dari  pihak  guru  BK  serta  kepala Sekolah.
c. Studi Pustaka Dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan literatur  dari  jurnal,  e-journal,  paper  dan bacaan-bacaan  yang  behubungan  dengan penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Data Calon Penerima Beasiswa Dalam seleksi penerimaan  beasiswa ini  ada beberapa kriteria yang membantu SMAN 1 Cicurug Sukabumi  dalam  memilih  calon  penerima beasiswa.  Kriteria  ini  menjadi  acuan  dalam melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan model weighted product . Dari  masing-masing  kriteria  tersebut, ditentukan  bobotnya.  Bobot  ini  nantinya digunakan  untuk  perhitungan  model weighted product . Tabel 1. Tabel Kriteria Penilaian Kriteria Keterangan C1 Nilai Rata-Rata Raport C2 Nilai Rata-Rata Ijazah C3 Jumlah Tanggungan Orangtua C4 Penghasilan Orangtua C5 Bidang Keahlian Sumber: (Hidayatulloh, Suhada, Nursyifa, & Yusuf, 2018)
Bobot  yang  digunakan  adalah  bilangan fuzzy yang dapat dikonversikan ke bilangan crisp (Siregar,  2017).  Penentuan  bilangan crisp menggunakan  teori  penalaran  dimana  bilangan yang mendekati angka 1, tingkat ketergantungan semakin  tinggi.  Sebaliknya  jika  bilangan mendekati  angka  0,  tingkat  ketergantungan semakin rendah.
Dari  masing-masing  kriteria  tersebut akan  ditentukan  bobot-bobotnya.  Pada  setiap bobot  terdiri  dari  lima  bilangan fuzzy, yaitu: Sangat  Rendah  (SR),  Rendah(R),  Cukup(C), Tinggi(T) dan Sangat Tinggi(ST).
Sumber: (Eniyati, 2011) Gambar 2. Bilangan Fuzzy untuk Bobot Dari  masing-masing  bobot  tersebut, maka  dibuat  suatu  variabel  yang  akan  diubah kedalam bilangan fuzzy dengan rumus yaitu: Tabel 2. Variabel dan Bobot Nilai
Bilangan Nilai Fuzzy Sangat Variabel ke-0 / (5-1) = 0/4 = 0 Rendah Rendah Variabel ke-1 / (5-1) = 1/4= 0,2 Cukup Variabel ke-2 / (5-1) = 2/4= 0,5 Tinggi Variabel ke-3 / (5-1) = 3/4= 0,7 Sangat Variabel ke-4/ (5-1) = 4/4= 1 Tinggi Sumber: (Hidayatulloh, Suhada, Nursyifa, & Yusuf, 2018) Tabel 3. Nilai Kriteria Kriteria Data Kriteria Bilangan Fuzzy Nilai Crisp Nilai Rata-Rata Raport (C1) 50 – 59 Sangat Rendah 0 60 – 69 Rendah 0.2 70 – 79 Cukup 0.5 80 – 89 Tinggi 0.7 90 – 100 Sangat 1
Tinggi Nilai Rata-Rata Ijazah (C2) 50 – 59 Sangat Rendah 0 60 – 69 Rendah 0.2 70 – 79 Cukup 0.5 80 – 89 Tinggi 0.7 90 – 100 Sangat Tinggi 1 Jumlah Tanggungan Orangtua (C3) 1 Sangat Rendah 0 2 Rendah 0.2 3 Cukup 0.5 4 Tinggi 0.7 >=5 Sangat Tinggi 1 Penghasilan Orangtua (C4) <=3.000.000 Sangat Rendah 0 <=2.000.000 Rendah 0.2 <=1.500.000 Cukup 0.5 <=1.000.000 Tinggi 0.7 <=750.000 Sangat Tinggi 1 Bidang  Keahlian (C5) Tidak Ada Sangat Rendah 0 Kesenian Rendah 0.2 LKBB Cukup 0.5 Olahraga Tinggi 0.7 Tahfidz Sangat Tinggi 1 Sumber: (Hidayatulloh, Suhada, Nursyifa,  & Yusuf, 2018)
Perbaikan Bobot Pengambilan    keputusan    memberikan bobot  referensi  dan  dilakukan  perbaikan  bobot kriteria sebagai berikut:
𝑊𝑗 = 𝑊𝑗 ∑ 𝑊𝑗 ………………………………………………….. (1)
Rumus 2. Perbaikan Bobot 𝑤1 = 0.7 0.7 + 0.7 + .0.5 + .05 + 0.2 = 0.7 2.6 = 0.27
𝑤2 = 0.7 0.7 + 0.7 + .0.5 + .05 + 0.2 = 0.7 2.6 = 0.27
𝑤3 = 0.5 0.7 + 0.7 + .0.5 + .05 + 0.2 = 0.5 2.6 = 0.19 𝑤4 = 0.5 0.7 + 0.7 + .0.5 + .05 + 0.2 = 0.5 2.6 = 0.19
𝑤5 = 0.2 0.7 + 0.7 + .0.5 + .05 + 0.2 = 0.2 2.6 = 0.08

## Perhitungan Vektor S
S1  =  (0.7 0.27 )  (0.5 0.27 )  (0.7 0.19 )  (0.5 0.19 )  (0.2 0.08 )  =
0.54
S2 = (1 0.27 ) (0.7 0.27 ) (1 0.19 ) (0.5 0.19 ) (0.2 0.08 ) =
0.70
S3  =  (0.7 0.27 )  (0.5 0.27 )  (0.5 0.19 )  (0.7 0.19 )  (0.5 0.08 )  = 0.58 S4  =  (0.7 0.27 ) (0.7 0.27 ) (1 0.19 ) (0.5 0.19 ) (0.2 0.08 ) = 0.64 S5  =  (0.5 0.27 )  (0.7 0.27 )  (0.5 0.19 )  (0.2 0.19 )  (0.2 0.08 )  = 0.43

## Perhitungan Vektor V
𝑉1 = 0.54 0.54 + 0.70 + 0.58 + 0.64 + 0.43 = 0.19 𝑉2 = 0.7 0.54 + 0.70 + 0.58 + 0.64 + 0.43 = 0.24 𝑉3 = 0.58 0.54 + 0.70 + 0.58 + 0.64 + 0.43 = 0.20 𝑉4 = 0.64 0.54 + 0.70 + 0.58 + 0.64 + 0.43 = 0.22 𝑉5 = 0.52 0.54 + 0.70 + 0.58 + 0.64 + 0.43 = 0.15
Dari  data  diatas,  diperoleh  informasi  bahwa nilai terbesar ada pada Alternatif ke 2 dengan nilai Ventor  V  =  0.24.  Sehingga  dapat  dijadikan alternatif  terbaik  dan  dapat  direkomendasikan untuk menerima beasiswa.
Entity Relationship Diagram (ERD)
Siswa Siswa Milik Milik Kriteria Kriteria Hasil Hasil Rangking Rangking 1 1 1 1 Milik Milik 1 1 1 1 1 1 1 1 nisn nisn nama nama jk jk asal asal id id c1 c1 c2 c2 c3 c3 c4 c4 c5 c5 Idrangking Idrangking nilai nilai nisn nisn id id nisn nisn Idrangking Idrangking id id Idrangking Idrangking
Sumber:  (Hidayatulloh,  Suhada,  Nursyifa,  &  Yusuf, 2018) Gambar 2. Entity Relationship Diagram (ERD)

## Implementasi Rancangan Antar Muka
1. Halaman Beranda
Halaman      awal      pada      sistem      penunjang keputusan seleksi penerima beasiswa.
Sumber: (Hidayatulloh, Suhada, Nursyifa,  & Yusuf, 2018)
Gambar 3. Halaman Beranda
2. Halaman Input Data Siswa Halaman ini berfungsi untuk menginput data calon penerima beasiswa.
Sumber: (Hidayatulloh, Suhada, Nursyifa,  & Yusuf, 2018) Gambar 4. Halaman Input Data Siswa
3. Halaman Data Siswa
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menampilkan data siswa calon penerima beasiswa.
Sumber: (Hidayatulloh, Suhada, Nursyifa,  & Yusuf, 2018)
Gambar 5. Halaman Data Siswa
4. Halaman Input Nilai Kriteria
Halaman ini berfungsi untuk menginput nilai
dari setiap kriteria yang digunakan.
Sumber: (Hidayatulloh, Suhada, Nursyifa,  & Yusuf, 2018) Gambar 6. Halaman Input Nilai Kriteria

## KESIMPULAN
Terdapat  5  kriteria  yang  mempengaruhi  proses pengambilan keputusan dalam seleksi penerimaan beasiswa di SMAN 1 Cicurug Sukabumi yakni: Nilai rata-rata  raport,  nilai  rata-rata  ijazah,  jumlah tanggungan  orangtua,  penghasilan  orangtua  dan bidang keahlian dengan urutan bobot 0.7, 0.7,  0.5, 0.5,  0.2.  Metode Fuzzy  Multiple  Atribute  Decision Making  (FMADM) dengan  model weighted  product dapat  diterapkan  untuk  menentukan  pemilihan penerima  beasiswa  di  SMAN  1  Cicurug  Sukabumi dengan  diambil  5  calon  penerima  beasiswa  yang dijadikan  dilanjutkan  dengan  menentukan  kriteria yang  akan  digunakan.  Setelah  didapatkan  nilai rating kecocokan untuk bobot nilai kriteria, sistem akan melakukan perbaikanbobot. Kemudian sistem akan  melakukan  penentuan  nilai  vektor  S  dan dilanjutkan dengan mentukan vektor V dari setiap alternatif. Setelah didapatkan nilai V pada masing- masing  alternatif,  sistem  melakukan  perankingan. Nilai V tertinggi merupakan alternatif terbaik yang dihasilkan.  Maka  hasil  yang  diperoleh  dari  5 Alternatif yang digunakan adalah A2 yang memiliki nilai  tertinggi  pada  perankingan  dengan  nilai vektor S=0.70 dan nilai Vektor V= 0.24.

## REFERENSI
Ahmadi, A., & Wiyanti, D. T. (2014). Implementasi
Weighted  Product  (  WP  )  dalam  Penentuan Penerima  Bantuan  Langsung  Masyarakat PNPM  Mandiri  Perdesaan. Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 19–22.
Eniyati, S. (2011). Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan
Beasiswa  dengan  Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting). Teknologi  Informasi DINAMIK , 16 (2), 7. https://doi.org/10.1038/s12276-017-0009- 6
Helilintar, Risa; Winarno, Wing Wahyu; Fatta, H. Al.
(2016).  Penerapan  Metode  SAW  dan  Fuzzy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Beasiswa  in  Decision  Support System  Scholarship. Citec  Journal , 3 (2),  89– 101.
Hidayatulloh, T., Suhada, S., Nursyifa, E., & Yusuf, L.
(2018). Laporan  Akhir  Penelitian  Mandiri  - Pengambilan  Keputusan  Penerima  Beasiswa SMA  Menggunakan  Fuzzy  Multiple  Atribute Decision  Making  Model  Weighted  Product . Jakarta.
Manikam,  R.  M.,  &  Yanuar,  M.  Y.  (2017).  SISTEM
PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  PENERIMAAN
BEASISWA DENGAN SIMPLE MULTI
ATTRIBUTE  RATING  TECHNIQUE  (  Studi Kasus  Pada  SMA  Yuppentek  1  Tangerang  ),
IX (1).
Musthafa,  Aziz.  Suyono,  Hadi.  Sarosa,  M.  (2015). Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C  .  45  dan
AHP-, 9 (2), 109–114.
Perdana,  Nuri  Guntur;  Widodo,  T.  (2013).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa
Menggunakan  Metode  SAW. Universitas Panca  Marga  Probolinggo , 2013 (November), 1–8. https://doi.org/DOI
10.1016/j.janxdis.2006.01.009
Siregar, M. N. H. (2017). IMPLEMENTASI WEIGHT PRODUCT  MODEL  (  WPM  )  DALAM MENENTUKAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR,
04 (01), 59–70.
Widayanti,  Tri;Wijaya,  T.  (2016).  Implementasi Metode  TOPSIS  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerima  Beasiswa Bidikmisi  Berbasis  Web  Implementation  of TOPSIS  Method  in  Web-based  Decision
Support System. Citec Journal, 3 , 344–355.