## SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA STIKOM BALI DENGAN MENGGUNAKAN METODE VIKOR
1 Ni Putu Nanik Hendayanti, 2 I Ketut Putu Suniantara
1,2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK – STIKOM  Bali Email : 1 nanik@stikom-bali.ac.id

## ABSTRAK
Metode Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)  adalah  teknik  yang  sangat  populer diterapkan secara luas untuk menentukan solusi terbaik di antara beberapa alternatif. Salah satu metode dalam MCDM adalah Metode VIKOR. Konsep dasar MCDM VIKOR adalah menentukan ranking dari alternatif-alternatif yang ada dengan melihat hasil dari nilai-nilai utilitas dan regrets dari setiap alternatif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode VIKOR  yang  dapat  membantu  bagian  kemahasiswaan  dalam  menentukan  rekomendasi penerimaan beasiswa di STIKOM Bali dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang telah  ditentukan.  Ada  3  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  kriteria  IPK, penghasilan orang tua, dan semester. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode VIKOR dapat membantu proses seleksi dan menentukan penerima beasiswa yang tepat. Selain itu, metode VIKOR dapat membuat perangkingan kompromi alternatif dari sejumlah alternatif yang ada.
Kata Kunci : Metode VIKOR, Beasiswa, Metode Multi Criteria Decision Making

## PENDAHULUAN
STMIK STIKOM Bali adalah salah satu lembaga  pendidikan  yang  ada  di  Bali. Sebagai  lembaga  pendidikan  STIKOM Bali  menawarkan  beasiswa  bagi  maha- siswa  yang  menempuh  pendidikan  di kampus  tersebut. Program beasiswa  yang ditawarkan STIKOM  Bali bertujuan untuk meringankan  beban  mahasiswa  dalam menempuh  masa  studi  kuliah  khususnya dalam  masalah  biaya.  Terdapat  beberapa program  beasiswa,  antara  lain  beasiswa PPA  (Peningkatan  Prestasi  Akademik), beasiswa BBP (Bantuan Biaya Pendidikan) dan  Bidik  Misi,  serta  beasiswa  yang ditawarkan oleh yayasan itu sendiri.
Untuk  mendapatkan  beasiswa  tersebut terdapat  kriteria  yang  telah  ditetapkan. Oleh  karena  itu,  tidak  semua  pendaftar akan  menerima  beasiswa,  hanya  yang memenuhi syarat  atau kriteria  yang  telah ditentukan  yang  dapat  menerima  beasiswa
tersebut.  Dari  tahun  ke  tahun,  jumlah pendaftar  beasiswa  semakin  bertambah dan  para  penyelenggara  beasiswa  tersebut harus  melakukan  penyeleksian  terhadap mahasiswa yang layak mendapatkan beasiswa sehingga membutuhkan ketelitian dan  waktu  yang  relatif  lama  untuk menentukan  keputusan  siapa  yang  berhak menerima  beasiswa  berdasarkan  kriteria yang telah ditentukan.
Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat menyeleksi pendaftar beasiswa dari masing-masing syarat  atau kriteria  yang telah  ditentukan. Metode yang  digunakan dalam  pengambilan  keputusan  untuk seleksi penerimaan beasiswa adalah dengan menggunakan metode Multi Criteria Decision Making (MCDM). Hasil analisis  metode MCDM,  diharapkan  dapat digunakan  sebagai  pendukung  keputusan bagi bagian kemahasiswaan dalam menentukan calon penerima beasiswa.

## Menurut  [1]  mengemukakan  bahwa
Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)
adalah suatu metode pengambilan keputusan  untuk  menetapkan  alternatif terbaik dari sejumlah
alternatif berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu. Kriteria  biasanya  berupa  ukuran,  aturan atau  standar  yang  digunakan  dalam pengambilan
keputusan. MCDM
digunakan  untuk  menerangkan  kelas  atau kategori yang sama [2].
Penggunaan MCDM
untuk menyelesaikan masalah – masalah pada ruang  diskrit  dan  kontinu,  dengan  diawali merancang  alternatif  dan  menyeleksi anternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif yang  telah  di  rancang.  Beberapa  metode MCDM  yang  telah  banyak  dikembangkan yaitu Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), Analytic  Hierarchy  Process (AHP),  dan fuzzy serta konsep utility sebagai salah satu pendekatan pengambilan keputusan.
MCDM  memberikan  beberapa  metode dalam memecahkan masalah dengan alternatif  terbaik,  selain  metode  TOPSIS dan fuzzy.  [3]  membandingkan  VIKOR dengan  metode  outranking  lainya  seperti TOPSIS,  PROMETHEE  dan  ELECTRE yang  diterapkan  untuk  mengevaluasi sistem  listrik  tenaga  air  di  Sungai  Drina. Dimana  dalam  penelitian  tersebut  metode VIKOR memiliki kedekatan analisis dalam pemberian  ranking  dengan  ketiga  metode tersebut. Metode
VIKOR dengan PROMETHEE dan ELECTRE II
memberikan hasil yang sama yang diwakili oleh ukuran utilitas dan mempunyai fungsi kriteria.  Sementara  metode  VIKOR  dan TOPSIS  sama – sama  mempertimbangkan adanya  solusi  ideal  dan  ideal  negatif sebagai salah satu alternatif terbaik [4].
Masalah  MCDM  dapat  direpresen- tasikan  oleh  matriks,  dimana  kolom menunjukan  kriteria  (atribut)  dengan mempertimbangkan masalah
yang diberikan dan baris
menunjukkan alternatif.    Adapun  bentuk  matriksnya sebagai berikut [4]:
                 mn m m m n n n m n y y y y y y y y y y y y y y y y A A A A C C C C
D
           3 2 1 3 33 32 31 2 23 22 21 1 13 12 11 3 2 1 3 2 1 (1) Dimana i A alternatif  ke-i, m i , , 2 , 1   ;
j C merupakan  kriteria  ke-j  dan ij y adalah elemen  dari  matriks  yang  menunjukan tingkatan  kinerja  dari  alternatif  ke-i. Prosedur untuk mengevaluasi solusi terbaik untuk masalah MCDM menghitung utilitas alternatif dan  peringkat alternatif. Solusi alternatif  dengan utilitas tertinggi dianggap menjadi solusi optimal.
Berdasakan  latar  belakang  tersebut maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan  metode MCDM VIKOR dalam  penyeleksian    penerimaan  beasiswa di STIKOM Bali.

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data
Data yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data sekunder  yaitu  data pelamar/pendaftar beasiswa PPA mahasiswa  STIKOM  BALI  periode  2016 sebanyak  40  mahasiswa  sebagai  calon penerima beasiswa yang nantinya dijadikan  alternatif.  Sedangkan  indek prestasi (IP) (C1),  penghasilan  orang  tua (C2)  dan  semester  (C3)  dijadikan  sebagai kriteria.

## Metode Analisis
Adapun  langkah – langkah  untuk mencapai tujuan penelitian tersebut sebagai berikut [6]:
a. Melakukan normalisasi untuk
menghasilkan matriks  decision yang baru  dari  data  pelamar  beasiswa dengan rumus sebagai berikut:
n j m i L L f m i ij ij ij , , 1 ; , , 1 , 1 2        (2)
dimana ij f adalah  matriks  yang menunjukkan kinerja A dari kriteria ke- j pada alternatif ke-i.
b. Menentukan  solusi  ideal  dan  negatif ideal. Solusi  ideal  dan  negatif  ideal dihitung dengan rumus sebagai berikut:
    * * * 2 * 1 , , , , , , , 2 , 1 min n j ij f f f f m i f A       
(3)
            n j ij f f f f m i f A , , , , , , , 2 , 1 max 2 1    (4)
c. Menghitung  ukuran  utilitas  (S)  dan ukuran  regret  (R)  dari  setiap  kriteria.
Ukuran utilitas  (S i )  dan ukuran  regret (R i ) dari  setiap kriteria  dalam setiap alternatif dapat  diperoleh  dengan rumus sebagai berikut:
            n j j j ij j j i f f f f w S 1
(5)                   j j ij j j j i f f f f w R max (6) d. Menghitung indeks VIKOR. Substitusikan i S dan i R ke  dalam Persamaan  (6)  dengan  hasil  indeks VIKOR pada alternatif ke-i.
                       * * * * 1 R R R R v S S S S v Q i i i (7)
e. Merengking  semua  alternatif  dari  nilai VIKOR. Nilai indeks VIKOR diperoleh  pada  langkah  [d] yang direngking  untuk  menentukan  pilihan alternatif  terbaik  yang  ditentukan  pada nilai  VIKOR  kecil  yang  menunjukkan kualitas yang lebih baik.

## HASIL PENELITIAN
Metode  VIKOR  adalah  salah  satu metode  MCDM  mengenai  kriteria-kriteria untuk  pengambilan  suatu  keputusan  dari beberapa  alternatif  terbaik  yang  memiliki
perhitungan linear normalisasi yang kompleks,  serta  memiliki  alternatif  yang ada  yang  dapat  dikontrol.  Sesuai  dengan teknik  analisis, langkah  pertama  yang dilakukan adalah:

## 1. Melakukan Normalisasi Matrik
Normalisasi  matrik  pada  kriteria  yang ada  pada  calon  penerima  beasiswa  sesuai dengan persamaan (2). Contoh perhitungan normalisasi dapat dilihat dibawah ini:
Pada alternatif pertama (A1) (i=1 dan j=1)
  1616 , 0 87 , 3 79 , 3 79 , 3 2 2 40 1 2 1 11 11         i i L L f
Pada alternatif pertama (A1) (i=1 dan j= 2)
  1165 , 0 2000000 2500000 2500000 2 2 40 1 2 2 12 12         i i L L f
Pada alternatif pertama (A1) (i=1 dan j =3)
  2727 , 0 2 6 6 2 2 40 1 2 1 21 13         i i L L f Perhitungan normalisasi matrik keseluruhan  dengan  cara  yang  sama diperoleh pada tabel 1 dan tabel 2 berikut:

## Tabel 1. Normalisasi Matrik
No Alternatif C1 C2 C3 1 A1 3,79 2.500.000 6 2 A2 3,59 4.000.000 6 3 A3 3,77 4.114.869 6     40 A40 3,87 2.000.000 2 

## Tabel 2. Hasil Normalisasi Matrik
No Alternatif NORMASLISASI 1 A1 0.1616 0.1165 0.2727 2 A2 0.1531 0.1863 0.2727 3 A3 0.1607 0.1917 0.2727      40 A40 0.165 0.0932 0.0909

## 2. Menentukan  Solusi  Ideal  dan  Ideal Negatif
Solusi  ideal  adalah  nilai  minimum  dari masing – masing  respon  dari  semua alternatif.  Sedangkan  nilai  ideal  negatif adalah  nilai  maksimum  normalisasi  dari masing – masing  alternatif.  Penentuan solusi ideal dan ideal negatif menggunakan persamaan  3)  dan  persamaan 4).  Solusi ideal  dan  ideal  negatif  dapat  dilihat  pada persamaan berikut:
            0909 , 0 ; 0373 , 0 ; 1386 , 0 , , , 2 , 1 max 2727 , 0 ; 3897 , 0 ; 1697 , 0 , , , , 2 , 1 min 3 2 1 * 3 * 2 * 1              f f f p i f A f f f p i f A ij ij  

## 3. Menghitung Ukuran Utilitas (S) dan
Ukuran  Regret  (R)  dari  Setiap Alternatif
Sebelum melakukan perhitungan ukuran utilitas terlebih dahulu menentukan nilai w atau  bobot.  Penentuan  nilai  bobot yang  diberikan  oleh  pimpinan  sebagai berikut: Indek prestasi (IP) diberikan bobot 0,5, penghasilan orang tua diberikan bobot 0,3  dan  semester  diberikan  bobot  0,2. Perhitungan  ukuran utilitas  menggunakan persamaan  6)  dan  persamaan  7),  dimana perhitungan ini merupakan jumlah perkalian  antara  bobot  dengan  matriks keputusan yang telah dinormalisasi, adapun  contoh  perhitungannya  dapat dilihat dibawah ini:
Pada alternatif ke – 1 (A1):
                        3627 , 0 0909 , 0 2727 , 0 2727 , 0 2727 , 0 2 , 0 0373 , 0 3897 , 0 1165 , 0 3897 , 0 3 , 0 1386 , 0 1697 , 0 1616 , 0 1697 , 0 5 , 0 3 * 3 13 * 3 3 2 * 2 12 * 2 2 1 * 1 11 * 1 1 1                       f f f f w f f f f w f f f f w S Pada alternatif ke – 2 (A2):
                        2671 , 0 0909 , 0 2727 , 0 2727 , 0 2727 , 0 2 , 0 0373 , 0 3897 , 0 1863 , 0 3897 , 0 3 , 0 1386 , 0 1697 , 0 1531 , 0 1697 , 0 5 , 0 3 * 3 13 * 3 3 2 * 2 12 * 2 2 1 * 1 11 * 1 1 2                       f f f f w f f f f w f f f f w S
Perhitungan  dengan  cara  yang  sama dilakukan  pula  pada  masing – masing alternatif  (alternatif  ke-3  sampai  dengan alternatif  40).  Sedangkan  ukuran  regret adalah nilai maksimum dari ukuran utilitas pada  masing – masing  alternatif.  Hasil perhitungan ukuran utilitas (S) dan ukuran regret (R) dapat dilihat pada tabel 3.

## 4. Menghitung  Indeks  VIKOR  dan
Menentukan Perengkingan Alternatif Perhitungan indeks VIKOR
menggunakan  persamaan 7,  dimana  nilai VIKOR  yang  terpilih  atau  menjadi  solusi terbaik  adalah  nilai  VIKOR  terkecil. Perhitungan indek
VIKOR akan menggunakan tiga nilai bobot (v) yaitu 0,4; 0,5;  dan  0,6.  Ketiga  perhitungan  ini dilakukan  untuk  mencari  kestabilan  dalam indek  VIKOR. Perhitungan  indek VIKOR dapat dilihat pada Tabel 3 sebagai berikut:

## Tabel 3. Perhitungan dan Perengkingan Indek VIKOR
No Alternatif Si Ri Indek VIKOR (Q) Rangking v = 0,4 v = 0,5 v = 0,6 v1 v2 v3 1 A1 0.3627 0.2326 0.1515 0.1411 0.1306 4 2 2 2 A2 0.4402 0.2671 0.2688 0.2616 0.2544 13 13 10 3 A3 0.3124 0.1685 0.0001 0,0000 0,0000 1 1 1 4 A4 0.5573 0.2466 0.3143 0.334 0.3537 17 17 18 5 A5 0.5258 0.2888 0.3683 0.3697 0.3711 25 24 22 6 A6 0.5175 0.2603 0.311 0.3195 0.328 16 16 15 7 A7 0.5438 0.3 0.4015 0.4026 0.4038 28 28 27 8 A8 0.5975 0.2921 0.425 0.4381 0.4512 33 33 32 9 A9 0.5757 0.2428 0.3205 0.3445 0.3686 18 20 21 10 A10 0.3524 0.2524 0.1801 0.1619 0.1436 7 5 3 11 A11 0.4332 0.1918 0.1274 0.1417 0.156 2 3 4 12 A12 0.5348 0.3014 0.3976 0.3967 0.3959 27 26 25 13 A13 0.3935 0.2524 0.2092 0.1982 0.1872 9 6 6 14 A14 0.6271 0.2945 0.4503 0.4679 0.4854 35 36 35 15 A15 0.5545 0.2534 0.3247 0.3418 0.359 19 19 20 16 A16 0.4023 0.2544 0.219 0.209 0.1989 10 9 7 17 A17 0.5428 0.3356 0.4652 0.4554 0.4457 36 35 31 18 A18 0.604 0.2643 0.3794 0.402 0.4245 26 27 29 19 A19 0.6264 0.274 0.4126 0.4363 0.4599 30 32 34 20 A20 0.8788 0.5 1,0000 1,0000 1.0001 40 40 40 21 A21 0.6134 0.2808 0.4159 0.4351 0.4544 31 31 33 22 A22 0.5272 0.274 0.3426 0.3487 0.3549 22 21 19 23 A23 0.6888 0.2491 0.4117 0.4539 0.496 29 34 36 24 A24 0.5892 0.259 0.3593 0.3808 0.4024 24 25 26 25 A25 0.5288 0.3288 0.4429 0.4327 0.4226 34 30 28 26 A26 0.5046 0.2293 0.2458 0.2614 0.277 11 12 13 27 A27 0.4664 0.2458 0.2486 0.2525 0.2564 12 11 12 28 A28 0.4841 0.2 0.1783 0.1991 0.2199 6 7 8 29 A29 0.4841 0.2 0.1783 0.1991 0.2199 5 8 9 30 A30 0.6874 0.2945 0.493 0.5212 0.5494 37 37 37 31 A31 0.6003 0.2359 0.3253 0.3558 0.3863 20 22 24 32 A32 0.5184 0.2 0.2025 0.2293 0.2562 8 10 11 33 A33 0.5141 0.2524 0.2943 0.3046 0.3149 14 14 14 34 A34 0.7015 0.296 0.5056 0.5359 0.5661 38 38 39 35 A35 0.588 0.2921 0.4183 0.4296 0.441 32 29 30 36 A36 0.4281 0.2 0.1387 0.1497 0.1606 3 4 5 37 A37 0.5615 0.2656 0.3517 0.3664 0.3811 23 23 23 38 A38 0.6579 0.3288 0.5341 0.5468 0.5594 39 38 38 39 A39 0.5279 0.2663 0.3292 0.3378 0.3463 21 18 17 40 A40 0.5278 0.2524 0.304 0.3167 0.3294 15 15 16
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas  terlihat peringkat  rengking  dengan  bobot  (v)  yang
berbeda yaitu v = 0,4; v = 0,5; dan v = 0,6 memberikan peringkat pada alternatif yang
tidak jauh berbeda, meskipun ada beberapa urutan  peringkat  lain  yang  mengalami sedikit  perubahan dalam  perangkingan alternatif.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan dapat  diambil  kesimpulan  sebagai  berikut: Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa penggunaan metode VIKOR dapat membantu  proses  seleksi  dan  menentukan penerima  beasiswa  berdasarkan  kriteria yang  telah  ditetapkan  sebelumnya  yaitu IPK,  penghasilan  orang  tua  dan  semster. Metode VIKOR dapat membuat perangkingan  kompromi  alternatif  dari sejumlah  alternatif  yang  ada  melalui pemberian bobot yang berbeda.
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan untuk  penelitian  selanjutnya,  kriteria  dan alternatif  dapat  ditambah,  sehingga  data yang  dimasukkan  lebih  bervariasi.  Selain itu,  metode  VIKOR  dapat  dibandingkan dengan  metode  lain  seprti  TOPSIS  yang dapat  diaplikasikan  di  program  studi  lain sebagai metode perangkingan untuk pemilihan beasiswa.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada STIKOM Bali yang telah memberi dukungan financial terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kahraman,  C.,  2008, Multi-Criteria Decision Making Methods and Fuzzy Sets. Fuzzy  Multi-Criteria  Decision Making,  Theory  and  applications with recent Development. Springer.
[2] Mazumdar,  A., 2009, Application  of Multi-Criteria
Decision Making (MCDM)  Approached  on  Teachers' Performance Evaluation and Appraisal. National  Institute  Of
Technology Rourkela 769008, India.
[3] Opricovic, Serafim dan Tzeng, Gwo- Hshiung, 2007, Extended  VIKOR
Method in Comparison with Outranking Method. European Journal  of  Operational  Research 178, hal 514-529.
[4] Khezrian,  M,.  Kadir,.  Wan  M. N. Wan,. Suhaimi Ibrahim, and Alaeddin  Kalantari, 2011, Service Selection  based  on  VIKOR  method, International  Journal  of  Research and  Reviews  in  Computer  Science (IJRRCS) Vol.  2,  No.  5,  October 2011, ISSN: 2079-2557.
[5] Santawy,  Mohamed  F.  El., 2012, A VIKOR Method for Solving Personnel Training Selection Problem, International  Journal  of Computing  Science, Vol.  1,  No.  2,
February,  2012.  ISSN  (Online):
2164-1374, ISSN (Print): 2164-1366.
[6] Tong,  Lee-Ing.,  Chen,  Chi-Chan., Wang, Chung-Ho, 2007, Optimzation  of  Multi-Multiresponse Processes Using the VIKOR Method.
Int  J  Adv  Manuf  Technol, edisi  31, hal 1049-1057.