## Sistem Pendukung Keputusan Metode Technique For Order Preference By Similirity
To Ideal Solution Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Tidak Mampu Di SMK Negeri 1 Bintan Timur
Hendi Setiawan 1 , Fikri Haiqal 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STT Indonesia Tanjungpinang
2 Program Studi Teknik Informatika, STT Indonesia Tanjungpinang Jalan Pompa Air No. 28 Tanjungpinang Kepulauan Riau Indonesia
1 hendi@sttindonesia.ac.id
2 fikrihaiqal001@gmail.com
Intisari— Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kondisi Masalah kemiskinan yang menjadi pusat perhatian dan persoalan disetiap lembaga pendidikan khususnya SMK Negeri 1 Bintan Timur. Program Pemerintah yang digunakan untuk menanggulangi kemiskinan mengurangi beban  siswa  dalam  pemenuhan  kebutuhan  biaya  sekolah  salah  satunya  adalah  program  bantuan  beasiswa  tidak  mampu  pada  SMK Negeri  1  Bintan  Timur.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  pihak  sekolah  dalam  menentukan  penyaluran  program beasiswa  tidak  mampu  kepada  SMK  Negeri  1  Bintan  Timur  dengan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan.  Salah  satu  metode  dalam pemilihan  keputusan  adalah  metode  technique  for  others  preference  by  similirity  to  ideal  solution  Atau  biasa  disingkat  dengan  metode topsis.  Topsis  merupakan  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Yoon  dan Hwang (1981). Topsis menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean untuk  menentukan  kedekatan relatif  dari  suatu alternatif dengan  solusi  optimal.  Penelitian  menggunakan  metode  Topsis  ini  dilakukan untuk  menentukan  siapa  yang akan menerima bantuan beasiswa tidak mampu pada SMK Negeri 1 Bintan Timur sesuai dengan persyaratan atau kriteria yang telah di tentukan.  hasil  penelitian  dapat  membantu  SMK  Negeri  1  Bintan  Timur  untuk  melakukan  pemilihan  calon  penerima  beasiswa berdasarkan  kriteria  beasiswa  dengan  data  yang  sudah  terkomputerisasi.  Hasil  dari  pengembangan  sistem  ini,  dapat  membantu pembagian  bantuan  beasiswa  di  SMKN  1  Bintan  Timur  tepat  sasaran  untuk  di  berikan  kepada  siswa  yang  tidak  mampu  dan  layak mendapatkan bantuan dengan melihat hasil dari penilaian dalam bentuk form laporan.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan, Technique  For  Others  Preference  by  Similirity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), Kriteria  Beasiswa, Penerima Beasiswa, SMK Negeri 1 Bintan Timur.
Abstract— This  research  is  motivated  by  the  condition  of  the  problem  of  poverty  which  is  the  center  of  attention  and  problems  in  every educational institution, especially SMK Negeri 1 Bintan Timur. Government programs that are used to reduce poverty reduce the burden on students in meeting the needs of school fees, one of which is the scholarship assistance program for the poor at SMK Negeri 1 Bintan Timur. The purpose of this study is to assist the school in determining the distribution of the scholarship program for the poor to SMK Negeri 1 Bintan Timur  with  a  decision  support  system.  One  of  the  methods  in  making  decisions  is  the  technique  for  others  preference  by  similirity  to  ideal solution  or  commonly abbreviated  as  the  topsis  method.  Topsis is  a  multi-criteria  decision-making  method  that  was  first introduced  by  Yoon and Hwang (1981). Topsis uses the principle that the chosen alternative must have the closest distance from the positive ideal solution and the farthest from the negative ideal solution from a geometric point of view by using Euclidean distance to determine the  relative proximity of an alternative to the optimal solution. This research using the Topsis method was conducted to determine who will receive scholarship assistance for  underprivileged  students at SMK  Negeri 1  Bintan  Timur  in  accordance  with  the  requirements  or  criteria  that  have been determined.  the results  of  the  study  can  help  SMK  Negeri  1  Bintan  Timur  to  select  prospective  scholarship  recipients  based  on  scholarship  criteria  with computerized data. The results of the development of this system, can help the distribution of scholarship assistance at SMKN 1 Bintan Timur on target to be given to students who are less fortunate and deserve assistance by looking at the results of the assessment in the form of a report form.
Keywords: Decision Support System, Technique For Others Preference by Similirity to Ideal Solution (TOPSIS), Scholarship Criteria, Scholarship Recipient, SMK Negeri 1 Bintan Timur.

## I. P ENDAHULUAN
Beasiswa  adalah    tunjangan  yang  diberikan  kepada  pelajar atau  mahasiswa  sebagai  bantuan  biaya  belajar.”  Definisi lainnya,  beasiswa  adalah  “pemberian  berupa  bantuan
pembiayaan  yang  diberikan  kepada  perorangan  yang  bertujuan untuk  digunakan  demi  keberlangsungan  pendidikan  yang ditempuh.”  Beasiswa  dapat  diberikan  oleh  lembaga  pemerintah, perusahaan, ataupun yayasan.
Dalam prosesnya SMK Negeri 1 Bintan Timur melakukan seleksi
penerima  bantuan  untuk  Siswa  masih  menggunakan  sistem manual. Dimana Siswa diminta untuk mengumpulkan syarat-syarat  yang  telah  diberikan  sekolah.  Kemudian  pihak sekolah  akan  mempertimbangkan  siswa  mana  yang  akan mendapatkan  beasiswa.  Hal  ini  membuat  terjadinya  masalah kurang  tepatnya  penyaluran  beasiswa.  Semakin  maju  dan berkembangnya  teknologi  saat  ini.  Dalam  penyeleksian  dan penentuan  Siswa  yang  akan  terpilih  dalam  penerimaan beasiswa  di  SMK  Negeri  1  Bintan  Timur  diperlukan  sistem komputerisasi,  sehingga  dalam  pengambilan  keputusan  yang pihak  sekolah  lakukan  lebih  terstruktur  dan  efisien.  Agar tidak  terjadi  kecurangan  dan  bantuan  tepat  sasaran,  perlu dibuat sebuah sistem pendukung keputusan untuk menentukan  siapa  yang  layak  untuk  menerima  bantuan tersebut.
Dan manajemen pendataan Siswa penerima bantuan beasiswa kurang  mampu  masih  kurang  optimal  karena  dilakukan dengan  cara  manual  sehingga  proses  pencarian  data  yang dibutuhkan  menggunakan  waktu  yang  lama,  sehingga dianggap tidak efisien dan efektif. Serta keamanan data yang rentan  bisa  mengakibatkan  perubahan  data  yang  dilakukan oleh pihak tertentu. Serta dalam pembuatan laporan penerima bantuan beasiswa SMKN 1 Bintan Timur masih menggunakan  cara  manual  yaitu  menginput  kedalam  Ms. Excel  Sehingga  kurang  efektif  dan  efisien.  Penyaluran bantuan  ini  harus  dilakukan  dengan  baik,  transparan  dan terorganisir  agar  yang  diberikan  diterima  oleh  Siswa  kurang mampu yang benar-benar membutuhkan. Sehingga, membantu Siswa untuk memenuhi biaya sekolah.
Persoalan  diatas  dapat  ditangani  dengan  menggunakan metode  sistem  pendukung  keputusan.  Salah  satunya  yaitu metode TOPSIS, metode ini dipilih karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses  perangkingan  yang  akan  menghasilkan  pilihan penerima  program  bantuan  beasiswa  yang  sesuai  dengan kriteria.  Karena  pemanfaatan  sistem  pendukung  keputusan sebagai  salah  satu  sistem  cerdas  terkomputerisasi  dapat digunakan  untuk  membantu  mengambil  keputusan  dengan cepat, tepat dan konsisten.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Dalam proses pengumpulan data ini penulis menggunakan cara  yang  sederhana  untuk  mendapatkan  data-data  dan informasi yang di inginkan. Data atau informasi yang di dapat secara langsung maupun tidak langsung tersebut dapat diambil atau  yang  diperoleh  penulis  melalui  beberapa  tahap  di antaranya sebagai berikut :

## A. Metode pengumpulan data
Metode  pengumpulan  data  merupakan  teknik  atau  cara yang  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data.  Dalam pelaksanaan kegiatan pengumpulan data yang menjadi dasar dan  untuk  melengkapi  skripsi  ini,  maka  digunakan  teknik yang umum      dalam kegiatan ilmiah, yaitu:
1.    Wawancara  ( Interview ),  yaitu  kegiatan  berupa  tanya jawab  langsung  dengan  orang  yang  berkaitan  dengan pengelolaan data.
2.  Observasi,  pengamatan  langsung  dimana  penelitian dilaksanakan.
3.      Studi  Literatur,  pengumpulan  data  secara  tidak  langsung, yaitu  dengan  mengumpulkan  data-data  perizinan  yang berhubungan dengan penulisan skripsi ini.

## B. Metode pengembangan perangkat lunak
Model  SDLC  air  terjun  ( waterfall )  sering  juga  disebut model sekuensial linear ( sequential linear ) atau alur hidup klasik ( calassic life cycle ).  Model  air  terjun  menyediakan  pendapatan alur  hidup  perangkat  lunak  secara  sekuensial  atau  terturut dimulai  dari  analisis,  desain,  pengodean,  pengujian,  dan  tahap pendukung  ( support ).  pengembangan  sistem  yang  digunakan adalah  dengan  menggunakan  metode waterfall yang  dapat dilihat pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Keterangan :
1. Analisis kebutuhan perangkat lunak
Proses  pengumpulan  kebutuhan  dilakukan  secara  intensif untuk  menspesifikasikan  kebutuhan  perangkat  lunak  agar  dapat dipahami  perangkat  lunak  agar  dapat  dipahami  perangkat  lunak seperti  apa  yang  dibutuhkan  oleh  user.  Spesifikasi  kebutuhan perangkat lunka pada tahap ini perlu untuk di dokumentasi.

## 2.   Desain
Desain  perangkat  lunak  adalah  proses  multi  langkah  yang fokus pada desain pembuatan program perangkat lunak termasuk struktur  data,  arsitektur  perangkat  lunak,  representasi  perangkat lunak,  representasi  antarmuka,  dan  prosedur  pengodean.  Tahap ini  mentranslasi  kebutuhan  perangkat  lunak  dari  tahap  analisis kebutuhan  ke  representasi  desain  agar  dapat  diimplementasikan menjadi program pada tahap selanjutnya. Desain perangkat lunak yang dihasilkan pada tahap ini juga perlu didokumentasikan.
3.   Pembuatan kode program
Desain  harus  ditranslasikan  ke  dalam  program  perangkat lunak.  Hasil  dari  tahap  ini  adalah  program  komputer  sesuai dengan desain yang telah dibuat pada tahap desain.

## 4.  Pengujian
Pengujian fokus pada perangkat lunak secara dari segi logika dan  fungsional  untuk  memastikan  bahwa  semua  bagian  sudah diuji.  Hal  ini  dilakukan  untuk  meminimalisir  kesalahan (error) dan  memastikan  keluaran  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  yang diinginkan.
5.   Pendukung (Support) atau Pemeliharaan (maintenance)
Tidak  menutup  kemungkinan  sebuah  perangkat  lunak mengalami  perubahan  ketika  tidak  sudah  dikirimkan  ke  user. Perubahan  terjadi  karena  adanya  kesalahan  yang  muncul  dan tidak  terdeteksi  saat  pengujian  atau  perangkat  lunak  harus beradaptasi  dengan  lingkungan  baru.  Tahap  pendukung  atau pemeliharaan  dapat  mengulangi  proses  pembangunan mulai  dari
analisis  spesifikasi  untuk  perubahan  perangkat  lunak  yang sudah ada, tapi tidak untuk perangkat lunak baru. [1]

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  salah  satu cara  mengorganisir  informasi  yang  dimaksudkan  untuk digunakan dalam membuat keputusan . Ada yang
mendefinisikan bahwa system pendukung keputusan merupakan suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan.  SPK  bertujuan  untuk  menyuguhkan  piranti interaktif yang memungkinkan pengambilan keputusan untuk menganalisa menggunakan model penyelesaian yang tersedia Sistem  Pendukung  Keputusan  bukanlah  alat  penentu keputusan , SPK hanya membantu dalam pengambil keputusan dengan  memberikan  alternatif-alternatif  terbaik  berdasarkan hasil  komputasi,  dan  untuk  penentuan  keputusan  diserahkan sepenuhnya  kepada  pengguna.  SPK  hanya  membantu memberikan hasil yang efektif dan efisien .[2]

## B. Analisa  Metode  Promethee  II  (Preference  Ranking
Organization Method for enrichment evaluation) TOPSIS (TECHNIQUE FOR OTHERS PREFERENCE BY SIMILARITY TO
IDEAL SOLUTION)  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan  multikriteria  yang  pertama  kali  diperkenalkan oleh  Yoon  dan  Hwang  (1981).  TOPSIS  menggunakan prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai  jumlah  dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan  solusi  negatif-ideal  terdiri  dari  seluruh  nilai terburuk  yang  dicapai  untuk  setiap  atribut.  TOPSIS mempertimbangkan  keduanya,  jarak  terhadap  solusi  ideal positif  dan  jarak  terhadap  solusi  ideal  negatif  dengan mengambil  kedekatan  relatif  terhadap  solusi  ideal  positif.
[3]
Berikut  adalah  algoritma  penyelesaian  metode  TOPSIS yaitu sebagai berikut:
1. Menentukan beberapa alternatif
Alternatif disini bisa diartikan dengan objek yang akan  diseleksi  (objek  seleksi).  Pada  perhitungan penyeleksian dengan PROMETHEE diperlukan penentuan  beberapa  objek  yang  akan  diseleksi (minimal 2 objek) yaitu antara objek yang satu dengan objek lainnya akan dibandingkan.
2. Menentukan beberapa kriteria
Setelah  melakukan  penentuan  objek  yang  akan diseleksi,  maka  dalam  perhitungan  penyeleksian PROMETHEE II juga diperlukan penentuan beberapa kriteria,  penentuan  kriteria  disini  sebagai  syarat  atau ketentuan dalam penyeleksian.
3. Menentukan bobot kriteria
Ketika menentukan kriteria, decision maker harus menentukan bobot setiap kriteria. Setiap kriteria boleh memiliki nilai bobot yang sama atau berbeda.
4. Menentukan rating kecocokan
5. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
6. Menghitung bobot ternormalisasi
7. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
8. Mengitung  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan matriks solusi ideal positif dan negatif
9. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif .[4]

## C. Studi Kasus Perhitungan Manual Pengambilan Keputusan Penerima  Beasiswa  Tidak  Mampu  Menggunakan  Metode TOPSIS pada SMK Negeri 1 Bintan Timur
Dalam  penentuan  penerima  bantuan  beasiswa  berprestasi dan  kurang  mampu.  SMK  Negeri  1  Bintan  Timur  harus menghitung  dan  menentukan  Siswa    yang  berhak  dan  layak menerima  bantuan  beasiswa  tersebut  dan  terkadang  pihak SMK  Negeri  1  Bintan  Timur  mengalami  kesulitan  dalam mengambil  keputusan. Berdasarkan  hasil  wawancara  yg dilakukan  maka  didapatkan  kriteria-kriteria  yang  diperlukan pada TOPSIS adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  alternatif,  yaitu  Tabel  I  menampilkan nama-nama calon penerima Beasiswa pada SMKN 1 Bintan Timur  yang  pada  akhir  proses  akan  diranking  dari  yang paling layak sampai yang kurang layak.
TABEL I Tabel Alternatif Alternatif Nama Calon Penerima Beasiswa A1 Dika A2 Lisa A3 Husein A4 Fikri A5 Layla
2. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam pengambilan  keputusan,  penentuan  bobot  tiap  kriteria berdasarkan  dari  hasil  wawancara  bersama  Buk  Yayuk  Sri Mulyani  selaku  Kepala  Sekolah  SMK  Negeri  1  Bintan Timur seperti terlihat pada Tabel II. [5]
TABEL II Tabel Kriteria
TABEL III
Tabel Sub Kriteria Nilai Rata Rata Raport Nilai Rata-rata Raport Nilai Keterangan 91-100 4 Sangat Layak 81-90 3 Layak 71-80 2 Cukup 65-70 1 Tidak layak TABEL IV Tabel Sub Kriteria Jenis Pekerjaan Jenis Pekerjaan Nilai Keterangan Pengangguran 4 Sangat Layak Buruh Harian Lepas 3 Layak Petani 2 Cukup Karyawan Swasta 1 Tidak layak TABEL V Tabel Sub Kriteria Prestasi Prestasi Nilai           Keterangan Provinsi/Nasional 4 Sangat Layak Kab/Kota 3 Layak Sekolah 2 Cukup Ti   Tidak Memiliki Prestasi 1 Tidak layak TABEL VI Tabel Sub Kriteria Jumlah Penghasilan Ortu Penghasilan Ortu Nilai Keterangan <=Rp.500.000; 4 Sangat Layak >Rp.500.000; s/d Rp.1.000.000 3 Layak >Rp.1.000.000; s/d Rp.1.500.000 2 Cukup Rp.2.000.000; 1 Tidak layak TABEL VII Tabel Sub Kriteria Jumlah Tanggungan Ortu Jumlah Tanggungan Nilai Keterangan 4 anak atau lebih 4 Sangat Layak 3 anak 3 Layak 2 anak 2 Cukup 1 anak 1 Tidak layak
Selanjutnya,  kita  akan  menghitung  nilai  yang  sudah ditentukan  sesuai  dari  data  nilai  sub  kriteria.  Berikut merupakan nilai dari alternatif pada setiap kriteria.

## TABEL VIII
Tabel Nilai alternatif pada setiap kriteria
C1 C2 C3
C4 C5
(A1)Dika 3 3 3 3 3 (A2)Lisa 4 3 4 4 3 (A3)Husein 4 4 4 4 4 (A4)Fikri 4 3 4 4 4 (A5)Layla 4 4 4 4 3

## Keterangan:
A = Alternatif BPNT Desa Toapaya Selatan C = Kriteria BPNT Desa Toapaya Selatan
Penjelasan  pada  tabel  VIII  diatas  adalah  tabel  nilai alternatif  kriteria  yang  akan  dihitung  menggunakan  metode Promethee  II  dalam  perhitungan  manual.  Terdiri  dari  5 Alternatif  dan  5  kriteria  (C1  Nilai  Rata-rata  Raport,  C2  Jenis Pekerjaan,  C3  Prestasi,  C4  Penghasilan  Ortu,  C5  Jumlah Tanggungan Ortu).
3. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi TOPSIS  membutuhkan  rating  kinerja  setiap  alternatif  Ai pada setiap kriteria Cj yang ternormalisasi, yaitu:
𝑟 𝑖𝑗 = X𝑖𝑗 √∑ X𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Persamaan (1) adalah rumus untuk menghitung matriks normalisasi Dimana :
𝑟𝑖𝑗 = Ranking kinerja alternatif ke – i pada kriteria ke – j 𝑥𝑖𝑗 = Alternatif ke – i pada kriteria ke – j
X1 =      R 11 = 3 √32+42+42+42+42 = 0,331
R 12 = 5 √32+42+42+42+42 = 0,552
R 13 = 4 √32+42+42+42+42 = 0,441
R 14 = 4 √32+4+42+42+42 = 0,441
R 15 = 4 √32+4+42+42+42 = 0,441 X2 = R 12 = 3 √32+32+42+32+42 = 0,363
R 22 = 3 √32+32+42+32+42 = 0,363
R 32 = 4 √32+32+42+32+42 = 0,485 R 42 = 3 √32+32+42+32+4 = 0,363 R 52 =
4 √32+32+42+32+42 = 0,606 X3 = R 13 = 3 √42+42+42+42+42 = 0,331 R 23 = 4 √42+42+42+42+42 = 0,552
R 33 = 4 √42+42+52+52+42 = 0,441 R 43 = 4 √42+42+52+42+4 = 0,441
R 53 = 4 √42+42+42+42+42 = 0,441 X4 = R 14 = 3 √42+42+42+42+42 = 0,314
R 24 = 4
√42+42+42+42+42 = 0,524
R 34 = 4 √42+42+42+42+42 = 0,419
R 44 = 4
√42+42+42+42+42 = 0,524
R 45 = 4 √42+42+42+42+42 = 0,419
X5 = R
15 = 3 √42+42+42+42+42 = 0,390
R 25 = 3 √42+42+42+42+42 = 0,390
R 35 = 4 √42+42+42+42+4 = 0,520
R 45 = 4 √42+42+42+42+42 = 0,520 R 55 = 3 √42+42+4+42+42 = 0,390
Sehingga, hasil dari perhitungan nilai normalisasi diatas adalah :
Maka, R =
( 0.331 0.363 0.331 0.314 0.390 0.552 0.363 0.552 0.524 0.390 0.441 0.485 0.441 0.419 0.520 0.441 0.363 0.441 0.524 0.520 0.441 0.606 0.441 0.419 0.390 )
4. Langkah Keempat : Menghitung Bobot Ternormalisasi
Perkalian  ini  untuk  membentuk  matrik  Y.  dapat ditentukan  berdasarkan  ranking  bobot  ternormalisasi (yij) sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑖∗ 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Persamaan  (2)  adalah  rumus  untuk  menghitung perkalian  bobot  pada  kriteria  dan  nilai  matriks normalisasi.
Keterangan: w = bobot kriteria i =1,2,…,m j =1,2,…n
Setelah memperoleh matriks ternormalisasi, selanjutnya  nilai  pada  matriks  normalisasi  dikalikan dengan  nilai  preferensi/  nilai  bobot  pada  setiap kriteria. Matriks Ternormalisasi Terbobot yaitu: 𝑦 11 = 𝑤 1 x 𝑟 11 = 5 x 0,331 = 1,656 𝑦 21 = 𝑤 1 x 𝑟 21 = 5 x 0,552 = 2,760 𝑦 31 = 𝑤 1 x 𝑟 31 = 5 x 0,441 = 2,208 𝑦 41 = 𝑤 1 x 𝑟 31 = 5 x 0,441 = 2,208 𝑦 51 = 𝑤 1 x 𝑟 31 = 5 x 0,441 = 2,208
𝑦 12 = 𝑤 2 x 𝑟 12 = 4 x 0,363 = 1,455 𝑦 22 = 𝑤 2 x 𝑟 22 = 4 x 0,363 = 1,455 𝑦 32 = 𝑤 2 x 𝑟 32 = 4x 0,485 = 1,940 𝑦 42 = 𝑤 2 x 𝑟 32 = 4x 0,363 = 1,455 𝑦 52 = 𝑤 2 x 𝑟 32 = 4x 0,606 = 2,425
𝑦 13 = 𝑤 3 x 𝑟 13 = 4 x 0,529 = 1,325 𝑦 23 = 𝑤 3 x 𝑟 23 = 4 x 0,529 = 2,208 𝑦 33 = 𝑤 3 x 𝑟 33 = 4 x 0,662 = 1,766 𝑦 43 = 𝑤 3 x 𝑟 33 = 4 x 0,662 = 1,766 𝑦 53 = 𝑤 3 x 𝑟 33 = 4 x 0,662 = 1,766
𝑦 14 = 𝑤 4 x 𝑟 14 = 4 x 0,371 = 1,257 𝑦 24 = 𝑤 4 x 𝑟 24 = 4 x 0,742 = 2,096 𝑦 34 = 𝑤 4 x 𝑟 34 = 4 x 0,552 = 1,677 𝑦 44 = 𝑤 4 x 𝑟 34 = 4 x 0,552 = 2,096 𝑦 54 = 𝑤 4 x 𝑟 34 = 4 x 0,552 = 1,677
𝑦 15 = 𝑤 5 x 𝑟 15 = 3 x 0,685 = 1,171 𝑦 25 = 𝑤 5 x 𝑟 25 = 3 x 0,514 = 1,171
𝑦 35 = 𝑤 5 x 𝑟 35 = 3 x 0,514 = 1,562 𝑦 45 = 𝑤 5 x 𝑟 35 = 3 x 0,514 = 1,562 𝑦 55 = 𝑤 5 x 𝑟 35 = 3 x 0,514 = 1,171
Sehingga, hasil dari perhitungan nilai matriks normalisasi bobot  diatas adalah sebagai berikut:
Maka, Y =
( 1.656 1.829 2.119 1.485 2.057 2.461 3.049 2.119 2.971 1.543 3.077 1.829 2.649 2.228 1.543 1.656 1.829 2.119 1.485 2.057 2.461 3.049 2.119 2.971 1.543 )
5. Langkah Kelima : Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
(3)

## (4)
Persamaan  (3)  dan  (4)  adalah  rumus  untuk  menentukan matriks solusi ideal postif dan ideal negatif.
Keterangan :
a. Solusi Ideal Positif
𝑌 1+ = max { 1,656; 2,276; 2,208 ; 2,208  ; 2,208 } = 2,760
𝑌 2+ = min { 1,455; 1,455 ; 1,940; 1,455; 2,425 } = 1,455
𝑌 3+ = max { 1.325; 2,208 ; 1,766; 1,766; 1,766 } = 2,208
𝑌 4+ = min { 1,257; 2,096 ; 1,677; 2,096; 1,677 } = 1,257
𝑌 5+ = max { 1,171; 1,171; 1,562 ; 1,562 ; 1,171 } = 1,562
b. Solusi Ideal Negatif
𝑌 1- = min { 1,656; 2,276; 2,208 ; 2,208  ; 2,208 } = 1,656 𝑌 2- = max { 1,455; 1,455 ; 1,940; 1,455; 2,425 } = 2,425
𝑌 3- = min { 1.325; 2,208 ; 1,766; 1,766; 1,766 } = 1,325
𝑌 4- = max { 1,257; 2,096 ; 1,677; 2,096; 1,677 } = 2,096
𝑌 5- = min { 1,171; 1,171; 1,562 ; 1,562 ; 1,171 } = 1,171
6. Langkah  Keenam  :  Menghitung  jarak  antara  nilai  setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif
a. Jarak  antara  alternatif  Ai  dengan  solusi  ideal positif dirumuskan sebagai berikut :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + 𝑛 𝑗=1 − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 ; (5)
Persamaan  (5)  adalah  rumus  untuk  menghitung  jarak antara nilai alternatif pada solusi ideal positif. Keterangan :
Di = Jarak antara alternatif
i =1,2,…,m.
b. Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai berikut :
𝐷 𝑖 − = √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖𝑗 − ) 2 ; (6)
Persamaan (6) adalah rumus untuk menghitung jarak antara nilai alternatif pada solusi ideal negatif. Keterangan : Di = Jarak antara alternatif i =1,2,…,m.
7. Langkah  Ketujuh:  Menentukan  nilai  preferensi  untuk setiap alternatif
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai berikut:
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+𝐷 𝑖 + (7)
Persamaan  (7)  adalah  rumus  untuk  menentukan  nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Menghitung nilai Bobot Preferensi (Vi) :
V1 = 𝐷1 −
𝐷1 ++𝐷 1 − = 0.128 1.467+0.128 = 0.466
V2 = 𝐷2 − 𝐷2 ++𝐷 2 − = 1.714
0.925+1.714 = 0.649
V3 = 𝐷3 − 𝐷3 ++𝐷 3 − = 1.031 1.954 + 1.031 = 0. 519
V4 = 𝐷4 − 𝐷4 ++𝐷 4 − = 1.262 1.096 +  1.100 = 0. 535
V5 = 𝐷 5 − 𝐷 5 + +𝐷 5 − = 0.822
1.330 +  0.822 = 0.381
Setelah  kita  melakukan  perhitungan  pada  nilai preferensi  pada  setiap  alternatif,  selanjutnya  kita  akan menentukan perangkingan yaitu pada tabel berikut :
Berdasarkan  hasil  perhitungan  Bobot  Preferensi  (Vi) maka  berikut  ini  adalah  tabel  perangkingan  nilai Alternatif.
TABEL IX Tabel Perankingan Metode TOPSIS Alternatif Nilai Akhir Keterangan Lisa (A2) 0.649 Ranking 1 Fikri (A4) 0.535 Ranking 2 Husein (A3) 0.519 Ranking 3 Dika (A1) 0,466 Rangking 4 Layla (A5) 0.381 Rangking 5
Dari hasil perhitungan secara manual di atas, alternatif dengan kode A2 yaitu Lisa memiliki nilai preferensi tertinggi dengan nilai preferensi 0,649

## D. Flowchart Metode TOPSIS
Flowchart adalah bentuk gambar/diagram yang mempunyai  aliran  satu  atau  dua  arah  secara  sekuensial. Flowchart digunakan  untuk mempresentasikan maupun mendesain  program.  Oleh  karena  itu flowchart harus  bisa mempresentasikan komponen-komponen dalam bahasa pemrograman.  Baik flowchart maupun  algoritma  bisa  dibuat sebelum  maupun  setelah  pembuatan  program. [6] Berikut flowchart metode TOPSIS adalah sebagai berikut :

## Mulai
Input Alternatif, Kriteria,
Nilai Bobot, Nilai Alternatif Penerima Beasiswa Menghitung Matriks Ternormalisasi Menghitung Bobot Ternormalisasi Menentukan Matriks Solusi Ideal
Negatif & Positif
Menghitung Jarak Antar Nilai Matriks Ideal Negatif & Positif Menghitung Nilai Preferensi Menentukan Peringkat Preferensi Selesai
Gambar 2. Flowchart Metode TOPSIS

## E. Prosedur  Data  Penerima  Beasiswa  Tidak  Mampu  Pada SMK Negeri 1 Bintan Timur di Usulkan
Berikut merupakan analisa prosedur data penerima beasiswa tidak mampu yang diusulkan pada SMK Negeri 1 Bintan Timur sebagai berikut:
1. Siswa  memberikan  data  penerima  beasiswa  kepada Bendahara.
2. Selanjutnya  Bendahara  menginputkan  data  penerima beasiswa  SMKN  1  Bintan  Timur  yang  telah  diterima, kedalam database.
3. Kemudian, Kepala  Sekolah  memberikan  data  penilaian kriteria kepada Bendahara.
4. Selanjutnya  Bendahara  menginputkan  data  penilaian kriteria kedalam database.
5. Kemudian Bendahara menginput nilai penerima beasiswa , Dimana  sistem  akan  menghitung  data  penilaian  penerima beasiswa dengan menggunakan metode TOPSIS (technique  for  others  preference  by  similirity  to  ideal solution) untuk  dapat  mengetahui  hasil  dari  penilaian tersebut.
6. Jika pengisian nilai penerima beasiswa sudah lengkap, maka  Bendahara  akan  mencetak  hasil  penilaian  dari proses perhitungan TOPSIS tersebut.
7. Selanjutnya  setelah  data  diolah,  Bendahara  akan mencetak  laporan  data  penerima  beasiswa  SMK Negeri  1  Bintan  Timur  menjadi  2  rangkap.  Dimana rangkap  pertama  akan  diserahkan  kepada  Kepala Sekolah  dan  rangkap  kedua  akan  diarsipkan.  Hasil tersebut  akan  menjadi  acuan  bagi  Kepala  Sekolah dalam  melihat  penerima  beasiswa  yang  layak  dan tepat sasaran mendapatkan bantuan tersebut.
Flowmap Data Penerima Beasiswa SMK Negeri 1 Bintan Timur Yang Diusulkan
Siswa Bendahara
Kepala Sekolah P h a s e Data Penerima Beasiswa Data Penerima Beasiswa Input Data Penerima Beasiswa, Input Data Penilaian Kriteria Beasiswa, Input Nilai Penerima Beasiswa Data Penilaian Kriteria Beasiswa Data Penilaian Kriteria Beasiswa db_topsis_java Kalkulasi Dengan Topsis Cetak Laporan 2 1 Laporan Data Penerima Beasiswa Dan Data Ranking 1 Laporan Data Penerima Beasiswa Dan Data Ranking A
Gambar 3 . Flowmap usulan Data Penerima BPNT

## F. Diagram Konteks
Diagram Konteks merupakan diagram tingkat atas yang mencakup  seluruh  jaringan input dan output sebuah  sistem atau  merupakan  diagram  yang  berbeda  pada  level  0. Diagram  konteks  berfungsi  untuk  memetakan  model lingkaran,  yang  dipresentasikan  dengan  lingkaran  tunggal yang mewakili keseluruhan sistem. [7]
KEPALA SEKOLAH SISWA Sistem Pendukung Keputusan Metode Topsis Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Tidak Mampu SMK Negeri 1 Bintan Timur Data Penerima Beasiswa Data Penilaian Kriteria Data Penilaian Sub Kriteria Laporan Data Ranking Laporan Data Penerima Beasiswa

## Gambar 4. Diagram Konteks
G. Data Flow Diagram
DFD  sering  digunakan  untuk  menggambarkan  suatu sistem  yang  telah  ada  atau  sistem  yang  baru  akan dikembangkan secara logika dan menjelaskan arus data dari
mulai  di inputkan sampai dengan output data.
Tingkatan diagram arus  data  mulai  dari diagram konteks yang menjelaskan secara umum suatu sistem atau batasan sistem dari  level  0  dikembangkan  menjadi  level  1  sampai  sistem tergambarkan  secara  rinci.  Gambaran  ini  tidak  tergantung pada perangkat  keras,  perangkat  lunak,  struktur  data  atau  organisasi file. [8]
SISWA KEPALA SEKOLAH 1.0 Kelola Data Penerima Beasiswa 2.0 Kelola Data Kriteria alternatif Data Penerima Beasiswa kriteria 4.0 Kelola Nilai Penerima Beasiswa Data Penerima Beasiswa alternatif_kriteria Data Nilai Penerima Beasiswa 5.0 Perhitungan TOPSIS Data Nilai Penerima Beasiswa perankingan Data Penerima Beasiswa, Data Nilai Penerima Beasiswa, Data Hasil Perhitungan 6.0 Cetak Laporan Penerima Beasiswa Data Hasil Perangkingan 3.0 Kelola Data Sub Kriteria Data Penilaian Kriteria Data Penilaian Sub Kriteria Data Penilaian Kriteria subkriteria Data Penilaian Sub Kriteria Data Penilaian Kriteria Data Penilaian Sub Kriteria Laporan Data Ranking Laporan Data Penerima Beasiswa Data Penerima Beasiswa Gambar 5. Data Flow Diagram Lev 0
H. Entity Relationship Diagram ERD adalah    model    jaringan  data  yang  menekankan  pada struktur-struktur  dan  data relationship .  ERD  memiliki  simbol- simbol  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  model  data. Model  data  ERD  ini  termasuk  dalam  jenis  data  kelompok Object  board  Logical  Model .  Pemakaian  elemen-elemen  pada ERD  ada  tiga  yaitu  kesatuan (Entity), relasi  dan  atribut (attribute). [9]
Gambar 6. Entity Relationship Diagram

## I. Struktur Program
Struktur  program  adalah  suatu  konsep  pembuatan  yang mempunyai  fungsi  untuk  mengelompokkan  instruksi  kedalam sub program fungsional yang digunakan untuk mendukung dari keseluruhan  program  yang  telah  dibuat. [10] Dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini sebagai berikut :
Struktur Program
Input Proses Output
Data Alternatif
Penilaian Data Penerima Beasiswa Laporan Data Alternatif
Laporan Data Kriteria Laporan Data Alternatif Kriteria Data Kriteria Dan Bobot Laporan Data Perangkingan Data Alternatif Kriteria Perhitungan Metode TOPSIS Perangkingan Exit

## Gambar 7. Struktur Program

## J. Struktur Menu
Struktur menu merupakan gambaran umum dari aplikasi yang  akan  dirancang,  dimana  struktur  aplikasi  ini menggambarkan aliran-aliran. Struktur menu yang dibuatkan  dalam  aplikasi  terdiri  dari  menu-menu  dan  sub menunya .[11] Dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah  ini sebagai berikut :
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN METODE
TOPSIS UNTUK MENENTUKAN PENERIMA
BEASISWA SMK NEGERI 1 BINTAN TIMUR
Kelola Semua Data
Kelola Semua
Laporan Logout
Data Alternatif Data Kriteria
Data Alternatif Kriteria Laporan
Data Alternatif
Laporan
Data Kriteria
Laporan Alternatif Kriteria Laporan Data Data Ranking Keluar
Gambar 8. Struktur Menu

## K. Pengujian Sistem
Black box testing adalah  pengujian  yang  dilakukan hanya  mengamati  hasil  eksekusi  melalui  data  uji  dan memeriksa  fungsional  dari  perangkat  lunak  (hanya mengetahui  input  dan  output). Pengujian  sistem  dilakukan untuk  memeriksa  kekompakan  antar  komponen  sistem, dengan  tujuan  utamanya  untuk  memastikan  elemen  – elemen  sistem  yang  berfungsi  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Pengujian  sistem  termasuk  juga  pengujian program  secara  menyeluruh.  Kumpulan  program  dapat menerima  dengan  baik,  memproses  dan  memberikan  hasil keluaran program yang baik juga.
Adapun  Tabel  uji  coba black  box pada  Sistem  Pendukung Keputusan  penerima  BPNT  Pada  Kantor  Desa  Toapaya Selatan Kabupaten Bintan adalah sebagai berikut:
TABEL X Tabel Black Box Testing

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  kebutuhan,  desain/perancangan, implementasi  dan  uji  coba  implementasi  metode  TOPSIS  untuk menentukan  penerima  beasiswa  SMK  Negeri  1  Bintan  Timur, Maka Penulis dapat menyimpulkan bahwa:
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  dengan Metode (Technique  For  Others  Preference  By  Similirity  To Ideal  Solution) TOPSIS  telah  berhasil  dibangun  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman java ,  basis  data MySQL serta  menggunakan  metode  TOPSIS untuk  menentukan Penerima  Bantuan  tepat  sasaran  dan  layak  akan  bantuan tersebut.
2. Dengan  sistem  pengambilan  keputusan  yang  telah  dibangun, diharapkan  dapat  menghitung  hasil  optimasi  penerima beasiswa secara objektif  dan sesuai dengan kriteria serta bobot dari setiap penilaian masing-masing alternatif kriteria. 3. Proses  pengolahan  data  alternatif  penerima  beasiswa  SMK Negeri 1 Bintan Timur  menjadi lebih efektif dan efisien karna sudah menggunakan sistem yang sudah terkomputerisasi. Serta Pencarian  data  alternatif  penerima  beasiswa  menjadi  lebih mudah,  sehingga  dapat  meminimalisir  waktu  dalam  pencarian data dan kesalahan.
4. Sistem  yang  telah  dibangun  dapat  menampilkan  laporan  data ranking penerima beasiswa SMK Negeri 1 Bintan Timur yang sudah terkomputerisasi digunakan sebagai bahan pertimbangan dan  alat  bantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Dan  data  yang
sebelumnya diolah dalam metode TOPSIS telah diiplementasikan  kedalam  sistem  komputerisasi  yang bertujuan  untuk  membuktikan  bahwa  hasilnya  sama dengan perhitungan manual pada metode TOPSIS.

## REFERENSI
[1] S.A  Rosa  dan  Salahuddin  M,  2018, Rekayasa  Perangkat  Lunak Terstruktur  Dan  Berorientasi  Objek ,  Bandung    :  Informatika Bandung.
[2] Nofriansyah  Dicky,  2017, Konsep  data  mining  vs  sistem  pendukung keputusan , Yogyakarta  : DEEPUBLISH.
[3] Utama  Nugeraha  Ditdit,  2017, Sistem  Penunjang  Keputusan Filosofi,Teori dan Implementasi , Yogyakarta : Garudhawaca.
[4] Diana,  2018, Metode  dan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  , Yogyakarta : Deepublish.
[5] Yayuk  Sri  Mulyani ,  2021, Hasil  Wawancara  dengan  Kepala  Desa Toapaya Selatan Kabupaten Bintan .
[6] Tonni  Limbong  ,Muttaqin  dkk,  2020 Sistem  Pendukung  Keputusan  : Metode & Implementasi , Medan : Yayasan Kita Menulis.
[7] Durakbasa M Numan dan Gencyilmaz M. Gunes, 2018, Proceedings of the International Symposium for Production Research , Switzerland : Springer.
[8] Muhammad Muslihudin, Oktafianto, 2016, Analisis Dan Perancangan Sistem  Informasi  Menggunakan  Model  Terstruktur  Dan  Uml , Yogyakarta : ANDI.
[9] Jeperson  Hutahaean,  2017, Konsep  Sistem  Informasi ,  Yogyakarta  : Deepublish.
[10] Indrajani,  2017, Perancangan  basis  data, Jakarta  :  PT.  Alex  Media
Komputindo.
[11] Nurcholish  Ahmad,  2018, Membangun  database  arsip  persuratan menggunakan pemrograman PHP dan MySQL , Sukabumi : CV Jejak.
[12] Rosa  A.S,  2018, Struktur  Data  Terapan  Dalam  Berbagai  Bahasa Pemrograman Buku Pemrograman Bandung : Informatika.