## PERENCANAAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA MAHASISWA DI SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN
KOMPUTER PRABUMULIH DENGAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM)
ARIANSYAH STMIK Prabumulih ayielubai@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  pemilihan  penerima  beasiswa  mahasiswa  yang  masih  manual  menyebabkan pengolahan  data  tidak  efisien  dari  segi  waktu  dan  banyaknya  pengulangan  yang  sebenarnya  dapat diefisienkan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  sistem  yang  mampu  memberikan suatu gambar keputusan dari keadaan yang ada. Dan sistem ini diterapkan diperguruan tinggi untuk memperoleh  keputusan  alternatif  mahasiswa  yang  layak  mendapatkan  beasiswa.  Model  yang digunakan  yaitu  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  dan  metode  Simple  Additive Weighting.  Dimana  pemilihan  calon  penerima  beasiswa  berdasarkan  kriteria-kriteria  serta  bobot yang sudah ditentukan. Metode ini dipilih karena mampu melakukan penyeleksian alternatif terbaik dari  sejumlah  alternatif.  Dan  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap atribut,  kemudian  melakukan  proses  perangkingan  yang  akan  menentukan  alternatif  terbaik,  yaitu mahasiswa yang berhak menerima beasiswa.
Kata kunci : Fuzzy Multiplr Attribute Decision Making ( FMADM ), Simple Additive Weighting ( SAW ), Sistem Pendukung Keputusan, dan Beasiswa

## ABSTRACT
A manual selection of scholarship awardees may cause inefficient data management of both duration  and  repetition  which  actually  can  be  managed  efficiently.  A  decision  based  on  existing data.  This  system  lets  universities  sort  or  choose  scholarship  awardees  form  among  alternatives. Modelsused  are  Fuzzy  Mutliple  Attribute  Decision  Making  and  Simple  Additive  Weighting.  These models  enable  the  scholarship  awardees  selection  based  on  both  criteria  and  weight.  The advantage  of  chooshing  these  methods  is  they  can  provide  the  best  selection  form  among alternatives. Thus, this research is conducted by finding the weight value for each cretrion. The next process is ranking the result which determines the student among alternatives who are eligible to get scholarship.
Keyword : Fuzzy Multiple Attribute Decision Making ( FMADM ), Simple Additive Weighting ( SAW ), Decision Support System, and Scholarship

## 1. PENDAHULUAN
Seiring perkembangan komputer, maka kegunaan komputer semakin besar dirasakan, dimana  computer  dapat  membantu  dalam pengolahan data sehingga pelaksanaan pekerjaan  dapat  terlaksana  dengan  cepat  dan tepat.  Disamping  itu  pemanfaatan  computer diberbagai  bidang  sudah  merupakan  suatu keharusan. Computer  Based  Information System yang  salah  satunya  adalah  Sistem Pendukung  Keputusan  ( Decision  Support System )  adalah  sebuah  system  berbasis komputer  yang  adaptif,  fleksibel,  dan interaktif yang digunakan untuk memecahkan masalah-masalah  tidak  terstruktur  sehingga meningkatkan  nilai  keputusan  yang  diambil. (Khoirudin, 2008).
Pengembangan dan peningkatan Sumber  Daya  Manusia  merupakan  factor yang  sangat  penting  dalam  memberikan jawaban  terhadap  berbagai  masalah  dalam suatu organisasi. Pengembangan sumber daya manusia  dalam  organisasi  formal/birokrasi sudah  merupakan  suatu  keharusan.  Karena keterbatasan  kemampuan  dan  rendahnya profesionalisme pada gilirannya akan memberikan sumbangan yang sangat terbatas bagi pencapaian tujuan suatu organisasi, lebih khusus pada pemerintah.
Adapun  peran  Sistem  Pendukung Keputusan  bagi  Sekolah  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  Prabumulih  ( STMIK  Prabumulih  )  dipergunakan  untuk membuat  keputusan  seleksi  calon  penerima beasiswa.  Beasiswa  yang  ditawarkan  terdiri dari PPA, BBM dan BKM.

## II.   TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  sebagai sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang membantu dalam proses pengambilan keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan sebagai  sistem  informasi  yang  berbasis komputer  yang  adaptif,  interaktif,  fleksibel,
yang  secara  khusus  dikembangkan  untuk mendukung solusi dari permasalahan manajemen  yang  tidak  terstruktur  untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan.  Dengan  demikian  dapat  ditarik satu  definisi  tentang  Sistem  Pendukung Keputusan  yaitu  sebuah  sistem  berbasis komputer yang adaptif, fleksibel dan interaktif yang digunakan untuk memecahkan masalah-masalah  tidak  terstruktur  sehingga mengkatkan  nilai  keputusan  yang  diambil  ( Khoirudin, 2008)
Definisi  mengenai  sistem  pendukung keputusan antara lain :
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah sebuah sistem berbasis komputer dengan antarmuka  antara  mesin/  komputer  dan pengguna.
2. Sistem  Pendukung  Keputusan  ditujukan untuk  membantu  pembuat  keputusan/ manajemen  dalam  menyelesaikan  suatu masalah dalam berbagai level manajemen  dan  bukan  untuk  mengganti posisi manusia sebagai pembuat keputusan.
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  mampu memberikan alternatif solusi bagi masalah semi/ tidak terstruktur baik bagi perseorangan  atau  kelompok  dan  dalam macam  proses  dan  gaya  pengambilan keputusan.
4. Sistem
Pendukung Keputusan menggunakan  data,  basis  data  dan analisa model-model keputusan.
5. Sistem  Pendukung  Keputusan  bersifat adaptif,  efektif,  interaktif, easy  to  use
dan flekxibel 6. Sistem Pendukung Keputusan menyediakan  akses  terhadap  berbagai macam  format  dan  tipe  sumber  data ( data source )
2.2 Konsep Fuzzy  Multiple  Attribute Decision Making ( FMAD ) Dalam menentukan pengambilan keputusan  digunakan  metode Fuzzy  Multiple Attribute  Decision Making  (  FMADM  ) yang
merupakan  suatu  metode  yang  digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu. Inti  dari FMADM adalah  menentukan  nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan.  Pada  dasarnya,  ada  3  pendekatan untuk  mencari  nilai  atribut,  yaitu  pendekatan subyektif,  pendekatan  obyetif,  dan  integrasi. Antara  subyektif  dan  pendekatan  obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan  dan  kelemahan.  Pada  pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas  dari  para  pengambil  keputusan, sehingga  beberapa  faktor  dalam  proses perangkingan  alternatif  ditentukan  secara bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan  obyektif, nilai  bobot  dihitung  secara  matematis sehingga  mengabaikan  subyektifitas  dari pengambil keputusan ( Kusumadewi, 2007 )
Langkah penyeleksian metode FMADM dengan metode SAW antaralain :
1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (  A i ) pada  setiap  kriteria  (  C j )  yang  sudah ditentukan, dimana nilai i = 1,2,...,m dan j = 1,2,...,n
2. Memberikan nilai bobot ( W ) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp .
3. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi  (  r ij )  dari  alternatif  A i pada  atribut  C j berdasarkan  persamaan yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  ( atribut keuntungan/ benefit = MAKSIMUM  atau  atribut  biaya/ cost = MINIMUM).  Apabila  berupa  atribut keuntungan  maka  nilai crisp (  X ij )  dari setiap  kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai crips MAX  (  MAX  X ij )  dari  setiap kolom,  sedangkan  untuk  atribut  biaya, nilai crips MIN ( MIN   X ij ) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crips (
X ij ) setiap kolom.
4. Melakukan  proses  perangkingan  untuk setiap  alternatif  (  V i )  dengan  cara mengalikan  nilai  bobot  (W i )  dengan nilai rating kinerja ternormalisasi ( r ij )

## 2.3 Konsep  Simple  Additive  Weighting Method ( SAW )
Sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weighting adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan ( X ) ke suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
X ij Max X ij Jika  j  atribut  keuntungan (benefit)
R ij = i
Min X ij
X ij
Jika j atribut biaya (cost)
Keterangan : r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi X ij =  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari setiap kriteria Max X ij = nilai terbesar dari setiap kriteria Min X ij = nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik
Cost =  jika  nilai  terkecil  adalah
terbaik Dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A 1 pada atribut C j ; i= 1,2, ...,m dan j = 1,2,..,n.
Nilai  prefensi  untuk  setiap  alternatif  (  V i ) diberikan sebagai :
Vi  = ∑ 𝑊𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Keterangan : V i = rangking untuk setiap alternatif
W j = nilai bobot dari setiap kriteria ij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa laternatif A i lebih terpilih.
......( 2 )

## III.  METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  untuk mendapatkan  data  dan  informasi,  maka metode yang digunakan yaitu :
1. Studi Pustaka Untuk  menambah  pengetahuan  dengan buku, artikel, ataupun sumber lain. 2. Metode Observasi Melakukan studi lapangan yang berhubungan dengan sistem pendukung keputusan 3. Analisis Data
Sistem  pendukung  keputusan  yang akan dibuat menggunakan model Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making
dan metode Simple Additive Weighting untuk  memilih  mahasiswa  yang  layak menerima beasiswa berdasarkan
kriteria dan bobot penilaian.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1   Hasil
Model Fuzzy Multiple Attribute Decision  Making  (  FMADM  ) dan Simple Additive Weighting ( SAW ) dalam prosesnya memerlukan  kriteria  yang  akan  dijadikan bahan perhitungan pada proses perangkingan. Kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan penyeleksian beasiswa mahasiswa adalah sebagai berikut : Tabel 1 Kriteria Masukan Kriteria Keterangan C1 Indek Prestasi Kumulatif C2 Penghasilan Orang Tua C3 Semester C4 Jumlah Tanggungan Orang Tua
Dari  setiap  masing  –masing  kriteria tersebut  akan  ditentukan  bobot  –  bobotnya. Pada  bobt  terdiri  dari  enam  bilangan Fuzzy
berdasarkan pada tingkat kepentingan penilaian, yaitu : Tabel 2 Bobot Kriteria Bobot Keterangan 0 Sangat Rendah ( SR ) 0,2 Rendah ( R ) 0,4 Cukup ( C ) 0,6 Tinggi ( T ) 1 Sangat Tinggi ( ST )
Dan  dikonfersi  ke  bilangan Fuzzy maka  akan  diperoleh  hasil  seperti  gambar berikut :
Gambar 1 Bilangan Fuzzy untuk bobot kriteria
Dari  gambar  tersebut,  bilangan  – bilangan Fuzzy dapat  dikonfersikan  ke bilangan crips : SR = 0 ; R = 0,2 ; C = 0,4 ; T  =  0,6 dan TS  =  1; dan  pengambilan keputusan memberikan nilai sebagai berikut : 0 0,25 0,5 0,75 1
Tabel 3 Bobot Indeks Prestasi Kumulatif ( IPK ) Nilai  Indeks  Prestasi  Kumulatif IPK Bobot IPK <= 2,75 0,25 2,75 < IPK <= 3,00 0,5 3,00 < IPK <= 3,50 0,75 IPK > 3,50 1

## Tabel 4 Bobot Penghasilan Orang Tua
Penghasilan Orang Tua (P) Bobot P <= 1.000.000 1 1.000.000 < P <= 3.000.000 0,75 3.000.000 < P <= 5.000.000 0,5 P > 5.000.000 0,25 Tabel 5  Bobot Semester Tabel 6  Bobot Jumlah Tanggungan Orang Tua Jumlah  Tanggungan  Orang Tua Bobot 1 Orang 0 2 Orang 0,25 3 Orang 0,5 4 Orang 0,75 5 Orang 1

## 4.2  Pembahasan
Guna  memperoleh  hasil  akhir  peneliti melakukan  implementasi  bobot  –  bobot  dari setiap  kriteria  ke  sampel  yang  diperoleh  dari objek  penelitian  akan  diuraikan  sebagai berikut
Tabel 7 Tabel Data Pemohon Alternatif Atribut ( kriteria ) C1 C2 C3 C4 Mahasiswa 1 3,50 1.000.000 1 0,5 Mahasiswa 2 2,75 3.200.000 0,6  0,25 Mahasiswa 3 3,75 5.000.000 0,2  1 Mahasiswa 4 3,00 2.000.000 0,2  0,75 Mahasiswa 5 3,20 5.000.000 0,6  0,5 Mahasiswa 6 3,00 3.000.000 0,6  0,25 Mahasiswa 7 2,90 4.000.000 1 0,25 Mahasiswa 8 2,90 2.000.000 1 0,25 Mahasiswa 9 3,00 3.000.000 1 0,75 Mahasiswa 10 3,00 2.000.000 1 0,75 Semester ( S ) Bobot S = 2 0,2 S = 3 0,4 S = 4 0,6 S = 5 0,8 S = 6 1
Dari  tabel  pemohon,  maka  akan  dapat dibuat tabel urutan kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel  8  Tabel  urutan  kecocokan  setiap alternatif Alternatif Atribut ( kriteria ) C1 C2 C3 C4 Mahasiswa 1 0,75 0,75 6 3 Mahasiswa 2 0,5 0,5 4 2 Mahasiswa 3 1 0,5 2 5 Mahasiswa 4 0,5 0,75 2 3 Mahasiswa 5 0,75 0,5 4 3 Mahasiswa 6 0,5 0,75 4 2 Mahasiswa 7 0,5 0,5 6 2 Mahasiswa 8 0,5 0,75 6 2 Mahasiswa 9 0,5 0,75 6 4 Mahasiswa 10 0,5 0,75 6 4
Dengan demikian, maka diperoleh perangkingan yang merupakan hasil perhitungan  dari  vektor  kriteria  bahwa Mahasiswa  5  yang  memiliki  nilai  akhir  yang paling  tinggi  yaitu  2,  59  diikuti  oleh mahasiswa  3  dengan  nilai  akhir  2,08, Mahasiswa  1  dengan  nilai  akhir  1,92, Mahasiswa  10  dengan  nilai  akhir  1,88, Mahasiswa  2  dengan  nilai  akhir  1,84, Mahasiswa 8 dengan nilai 1,63, Mahasiswa 9 dengan nilai akhir 1,63, Mahasiswa 6 dengan nilai  akhir  1,59,  Mahasiswa  7  dengan  nilai akhir  1,53  dan  Mahasiswa  4  dengan  nilai akhir 1,34
V. Kesimpulan dan Saran
5.1  Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan masalah yang telah dikemukakan  pada  bab  sebelumnya,  maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Untuk  menghasilkan  keputusan  yang dapat  membantu  dalam  pemilihan  calon penerima  beasiswa,  dapat  dipergunakan sistem yang mempunyai tingkat efektifitas  yang  baik  dalam  penentuan dan  pemilihan  calon  penerima  beasiswa dalam  hal  ini  menggunakan  sistem pendukung keputusan menggunakan teknologi  yang  sudah  ada.  Sedangkan dalam  melakukan  analisis  kebutuhan menggunakan  model Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making  (  FMADM  ) dan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  d apat  memberikan  alternatif terbaik dari beberapa alternatif.
2. Sistem ini dapat  juga membantu manajemen  atau  ketua  sekolah  tinggi untuk  menentukan  keputusan  dalam memberikan rekomendasi pemilihan calon  penerima  beasiswa  di  lingkungan Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika dan  Komputer  Prabumulih  (  STMIK Prabumulih ).
3. Pemberian  skala  konfersi  dan  bobot preferensi  dari  setiap  bobot  kriteria mempengaruhi penilaian dan hasil perhitungan  metode Simple  Additive Weighting ( SAW ).
5.2  Saran Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan  masalah  yang  telah  diuraikan pada  bab  sebelumnya,  maka  ada  beberapa rekomendasi  yang  dapat  diberikan  yaitu  : Sistem  Pendukung  Keputusan  Beasiswa Mahasiswa  di  Sekolah  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  Prabumulih  ( STMIK  Prabumulih  )  menggunakan  model Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  ( FMADM ) metode Simple Additive Weighting ( SAW ) dalam penelitian ini diharapkan dapat
dikembangkan  ke  dalam  bentuk  rancangan antarmuka input, antarmuka output, dan basis data  menggunakan  perangkat  lunak  sehingga dapat diimplementasikan.

## VI  Daftar Pustaka
Khoirudin ,  Akhmad  Arwan,  2008, SNATI Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Calon Rintisan Sekolah Bertaraf Internasional dengan Metode Fuzzy , UII, Yogyakarta.
Kusumadewi,  Sri,  Hari  Purnomo,  2010,  “ Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan’,  Edisi  2,  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
Kusumadewi,  Sri,  2006,’  Fuzzy  Multi  – Attribute  Decision  Making  (  Fuzzy MADM )”, Yogyakarta: Graha Ilmu
Turban,  Efraim,  Jay  E.  Aronson,  Ting-Peng Liang,  2005,  “  Decision  Support Systems and Intelligent”, Jilid 1, Edisi 7, Yogyakarta: Andi