## Penentuan Penerima Beasiswa Sekolah Berbasis Visualisasi Graph Database Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Walidatul Isna Khasanah 1 , abd. Charis Fauzan 2 , Tito Prabowo 3
1 Walidatulisna15@gmail.com, 2 abdcharis@unublitar.ac.id, 3 titoprabowo@unublitar.ac.id
Program Studi Ilmu komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

## Abstrak
Banyak masyarakat kalangan menengah yang tidak mampu memberikan biaya pendidikan  anaknya  mencapai  9  tahun.  Di  sekolah  terdapat    program  pemberian beasiswa  PIP,  namun  sistemnya  masih  dijalankan  secara  manual  yang  menyebakan penyaluran  beasiswa    kurang  tepat.  Hal  tersebut  dikarenakan  pihak  yang  diberi kepercayaan  untuk  menentukan  beasiswa  melihat  kriteria-kriteria  masih  terpisah  dan juga  dipengaruhi  calon  penerima  beasiswaa  yang  jumlahnya  cukup  banyak.  maka dibutuhkan  sistem  yag  bisa  membantu  sekolah  dalam  mengambil  keputusan berdasarkan  kriteria.  Graph  database  sendiri  bisa  diartikan  sebagai  suatu  model  basis data yang didalamnya berisi node, relasi dan property. IMetode iAHP imerupakan isalah isatu  imodel  ipendukung  ikeputusan,  instrumen  iutamanya  iadalah  hirarki  ifungsional, dan  iinput  iutamanya  iadalah  ipersepsi  imanusia.  Dalam  hal  ini,  mereka  adalah  ahli dalam  menangani  bab  Beasiswa.  Dalam  AHP,  priioritas  terdiri  dari  berbagai  pilihan yang  berbeda  dan  berupa  kriteria  yang  telah  terstruktur  sebelumnya,  sehingga  metode AHP dapat diandalkan. Jadi penentuan priioritas didasarkan pada proses yang hierarkis dan  masuk  akal.  Pada  penelitian  ini  penentuan  bobot  pada  setiap  kriteria  seleksi beasiswa  diambil  dari  yang  paling  tinggi  nilainya  yang  akan  diprioritaskan  menjadi penerima  beasiswa.  Dengan  perhitungan  ini  dihasilkan  perankingan  yag  menunjukkan kualitas siswa yang layak atau belum layak sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Dari  perhitungan  tersebut  kemudian  divisualisasikan  kedalam  graph  database  dengan Neo4j.  Hasil  dari  visualisasi  menunjukkan  urutan  ranking  siswa  yang layak  menerima beasiswa dari yang tertinggi ke terendah.
Kata Kunci : Seleksi Beasiswa, Metode AHP, graph database , Neo4j
Abstract
Many  people  from  the  middle  class  cannot  afford  to  pay  for  their  children's education until they are 9 years old. At school there is a PIP scholarship program, but the  system  is  still  run  manually  which  causes  the  distribution  of  scholarships  to  be inaccurate.  This  is  because  the  party  entrusted  with  determining  the  scholarship  sees the  criteria  are  still  separate  and  is  also influenced by  a  large  number  of  prospective scholarship recipients. then we need a system that can help schools in making decisions based on criteria. Graph database itself can be interpreted as a database model which contains  nodes,  relations  and  properties.  The  AHP  method  is  one  of  the  decision support models, the main instrument is the functional hierarchy, and the main input is human  perception.  In  this  case,  they  are  experts  in  dealing  with  the  Scholarship chapter. In AHP, priorities consist of a variety of different choices and are in the form of pre-structured criteria, so that the AHP method is reliable. So prioritization is based on a logical and hierarchical process. In this study, the determination of the weight for each scholarship selection criterion was taken from those with the highest scores to be prioritized as  scholarship recipients. With  this  calculation,  a  ranking is  produced that
shows  the  quality  of  students  who  are  eligible  or  not  eligible  according  to predetermined  criteria.  From  these  calculations,  it  is  then  visualized  into  a  graph database with Neo4j. The results of the visualization show the ranking order of students who are eligible to receive scholarships from the highest to the lowest.
Keywords: Scholarship Selection, AHP Method, graph database, Neo4j.

## 1. Pendahuluan
Pendidikan  merupakan  bagian  yang  sangat  penting.  Sistem  Pendidikan  saat  ini menggunakan  Pendidikan  minimal  9  tahun.  Menurut  Yani  et  al.,  (Yani  et  al.,  2018) masih  banyak  masyarakat  dikalangan  menengah  kebawah  tidak  mampu  membiayai Pendidikan  putra  putrinya  sampai  9  tahun.  Disekolah  terdapat  beasiswa  yang  dapat membantu  mengurangi  kegundahan  masyarakat  untuk  menyekolahkan  anak  hingga minimal  9  tahun.  Dalam  setiap  tahun  sekolah  menerima  siswa  dengan  jumlah  yang signifikan. Hal tersebut menyebabkan pihak sekolah kesulitan untuk menentukan siswa mana yang layak mendapatkan Beasiswa.
Beasiswa diartikan sebagai bantuan keuangan yang diberikan kepada perseorangan. Tujuannya  agar  dipergunakan  demi  berlangsungnya  pendidikan  yang  akan  ditempuh (Ilham  et  al.,  2018).  Untuk  memperoleh  beasiswa,  dibutuhkan  beberapa  kriteria  yang berguna untuk  menentukan siswa mana yang akan terpilih  sebagai  penerima beasiswa. Salah  satu  Beasiswa  yang  sering  di  berikan  ialah  beasiswa  Program  Indonesia  Pintar (PIP). Bantuan beasiswa tersebut berupa uang tunai, dan perluasan akses belajar belajar dari pemerintah yang diberikan kepada mahasiswa dan peserta didik yang berasal  dari keluarga miskin atau rentan miskin selama melaksanakan pendidikan (Ibad, 2022).
Di SMP Amanatul Ummah (AMANU) yang beralamatkan Jl. Manukwari Satreyan Kanigoro  Blitar  terdapat  program  beasiswa,  namun  sistemnya  masih  berjalan  manual (penggunaan  menu  filter  Ms.  Excell)  sehingga  penyaluran  beasiswa  kurang  tepat.  Hal ini terjadi karena pihak yang menangani  masalah dalam menentukan beasiswa melihat kriteria  secara  terpisah  dan  dipengaruhi  oleh  banyaknya  jumlah  calon  penerima beasiswa  yang  ada.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  berguna  untuk membantu sekolah dalam proses pengambilan keputusan sesuai dengan kriteria-kriteria tersebut (Hidayat & Sri Dianing Asri, ST, 2020).
Penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “Implementasi  Graph  Database  Untuk Menentukan Rute Perjalanan Transportasi Umum” ini menjelaskan permasalahan jalur angkot yang merupakan salah satu mata pencaharian. Namun ada kendala yang dihadapi penumpang  karena  jalur  dan  kode  yang  lumayan  banyak.  Graph  database  digunakan untuk  memudahkan  pengguna  mendapatkan  nama  rute.  Lokasi  dan  rute  mengunakan node dan edge. Kemudian melakukan perhitugan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam menentukan rute yang paling efektif. (M.Syauqi Hanif Ardani, 2019). Penelitian  yang  dilakukan  Muhammad  Sholeh  et  al.,  (Sholeh  et  al.,  2020)  ini berjudul “Pemodelan Basis data Graph dengan Neo4j (Studi Kasus : Basis Data Sistem Informasi  Penjualan  pada  UMKM)”  yaitu  penerapan  penyimpanan  data menggunakandatabase Neo4j. Penelitian ini merupakan pengembangan dari studi kasus “Basis  Data  Sistem  Informasi  Penjualan  pada  UMKM”  dengan  melakukan perbandingan  dari  model Database  Rlasional yang  merupakan  bentuk  graph  database. Penelitian  ini  menghasilkan  database  grafik  untuk  menjalankan  data  penjualan  dan dapat terhubung dari berbagai node dan query untuk menghasilkan informasi.
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  implementasi  database  grafik  Neo4j untuk  mengusulkan pemodelan pengetahuan yang berguna di  bidang  medis. Kajian ini menggunakan grafik dalam CQL (Chyper Query Language) untuk menampilkan kajian kesehatan Indonesia, judul kajian, topik kajian, penulis, dan afiliasi pada tahun tertentu (Sahria  &  Fudholi,  2020).  Penelitian  lain  seperti  “Graph  Database  Untuk  Knowledge Management System Penyakit Epidemis Yang Ditularkan Oleh Nyamuk Di Indonesia” (Maharlika  et  al.,  2018)  dan  “Visualisasi  Tematik  Al-Qur'an  Berbasis  Knowledge Graph”  (Hakim  et  al.,  2020)  menggunakan  Knowlegde  Graph  untuk  menampilkan visualisasi dalam bentuk grafik pencarian surat dan ayat serta menyimpan pengetahuan penyakit epidermis dengan Graph Database Neo4j.
Dari  referensi  tersebut  penulis  mengambil  metode  Analitical  Hierarchy  Process (AHP)  yang  dipakai  dalam  pengambilan  keputusan  seleksi  beasiswa  dan divisualisasikan  dalam  bentuk  Graph  Database.  Menurut  Hakim  et  al.,  (Hakim  et  al., 2020) Graph Database diartikan sebagai suatu model pengumpulan menggunakan dasar teori grafis, yang mana data-data disimbolkan dengan node yang saling berkaitan dalam bentuk model database. Graph database sendiri bisa diartikan sebagai suatu model basis data  yang  didalamnya  berisi  node,  relasi  dan  property  (Galang  Luhur  Pekerti,  2021). Penggunaan Graph database sangat dimungkinkan karena untuk menampilkan hasil dari perhitungan bobot kriteria sesuai dengan alternatif yang sudah ditentukan.
IMetode  iAHP  imerupakan  isalah  isatu  imodel  ipendukung  ikeputusan,  instrumen iutamanya iadalah hirarki ifungsional, dan iinput iutamanya iadalah ipersepsi imanusia. Dalam  hal  ini,  mereka  adalah  ahli  dalam  menangani  bab  Beasiswa.  Dalam  AHP, prioritas  terdiri  dari  pilihan-pilihan  yang  berbeda  dan  dapat  berupa  kriteria  yang  telah didekomposisi  (terstruktur)  sebelumnya,  sehingga  metode  AHP  dapat  diandalkan.  Jadi penentuan  prioritas  didasarkan  pada  proses  terstruktur  (hierarki)  dan  masuk  akal (Musthofa  et  al.,  2021).  Metode  AHP  dipilih  karena  dapat  digunakan  untuk  membuat kerangka  pengambilan  keputusan  yang  efektif  untuk  masalah  yang  kompleks.  Dalam penelitian  ini,  kami  akan  menentukan  bobot  masing-masing  kriteria  seleksi  beasiswa dan mengutamakan yang memiliki nilai tertinggi sebagai penerima beasiswa  (Astuti & Fatma,  2018).  Hasil  dari  perhitungan  metode  AHP  kemudian  dipetakan  kedalam property graph yang kemudian di visualisasikan ke dalam graph database.  Harapannya dengan  penelitian  ini  dapat  membantu  sekolah  untuk  mengidentifikasi  penentuan penerima beasiswa dengan efektif dan tepat.

## 2. Metode Penelitian
Prosedur  penelitian  seleksi  beasiswa  disajikan  di  Gambar  1.  Mengidentifikasi masalah  merupakan  hal  pertama  yang  dilakukan.  Dilanjutkan  dengan  studi  literatur yang  digunakan  untuk  referensi  penulis.  Pengumpulan  data  yakni  proses  pencarian  / pengambilan  data  yang  digunakan  untuk  penelitian. Preprocessing data  dilakukan melalui  tahap  data cleaning dengan  menghapus  bagian  yang  tidak  diperlukan. Perhitungan  AHP  dilakukan  setelah  tahap preprocessing data  yang  selanjutnya divisualisasikan  kedalam  struktur  graph  database.  Langkah  terakhir  ialah  evaluasi sistem yang berfungsi untuk mengetahui performa dari metode yang telah digunakan.
Gambar 1. Prosedur penelitian.

## 2.1 Studi Literatur
Studi  literatur  digunakan  sebagai  bahan  referensi  penulis  dalam  melakukan penelitian.  Referensi  didapat  dari  jurnal,  artikel  ilmiah  atau  penelitian  terdahulu  yang terdapat kaitan dengan pembahasan pada peneltian ini (Sahria & Fudholi, 2020).

## 2.2   Pengumpulan Dataa
Pada  tahap  ini    dilakukan  proses  pengambilan  dataa  yang  diperoleh  dari  Aplikasi Pendataan  Sekolah  yaitu  Dapodik  SMP  Amanatul  Ummah  (AMANU).  Sumber  data yang  diambil  yakni  data  Nama  siswa,  Jenis  Kelamin,  Rombel,  Layak  PIP  yang merupakan  usulan  dari  sekolah,  Alasan  Layak  PIP  (Usulan  dari  sekolah)  dan  terakhir Penghasilan  Orangtua  seperti  pada  Tabel  1.  Pada  dunia  pendidikan,  metode  AHP  ini sering digunakan untuk seleksi beasiswa karena strukturnya yang mudah dipahami.
Tabel 1. Data penelitian.
No Nama JK Rombel Saat Ini Layak PIP Alasan Layak PIP Penghasilan Orangtua 1 Almaira Shobia Zarin P Kelas 7 Ya Siswa  Miskin/Rentan Miskin Rp.  500,000  -  Rp. 999,999 2 Hendrik Wahyuda Pratama L Kelas 7 Ya Siswa  Miskin/Rentan Miskin Rp.  500,000  -  Rp. 999,999 3 Muhammad Ridho  Raditya Putra L Kelas 7 Ya Yatim Piatu/Panti Asuhan/Panti Sosial Rp. 500,000 - Rp. 999,999 4 Muhammad Sudiki Andriono L Kelas 7 Ya Siswa  Miskin/Rentan Miskin Rp.  500,000  -  Rp. 999,999 5 Denanda Vicky Nizanatama Putra L Kelas 7 Ya Siswa  Miskin/Rentan Miskin Kurang dari Rp. 500,000 6 M. Nuril Anwar L Kelas 7 Ya Siswa  Miskin/Rentan Miskin Kurang dari Rp. 500,000 …  ………. …  ……. …. …………….. ……………… …  ………. …  ……. …. …………….. ……………… …  ………. …  ……. …. …………….. ……………… 68 Rizky Iman Toriq L Kelas 9 Tidak Rp.  1,000,000  -  Rp. 1,999,999 69 Salma  Nadya Azzahra P Kelas 9 Tidak Rp.  1,000,000  -  Rp. 1,999,999 70 Sella Nur Anggraeni P Kelas 9 Ya Siswa  Miskin/Rentan Miskin Rp.  500,000  -  Rp. 999,999
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
71 Ula Hairil Mala P Kelas 9 Tidak Rp.  1,000,000  -  Rp. 1,999,999 72 Yayang Ayuhana P Kelas 9 Ya Siswa  Miskin/Rentan Miskin Rp.  500,000  -  Rp. 999,999 73 Zaki Amanu Putra L Kelas 9 Tidak Rp.  1,000,000  -  Rp. 1,999,999 2.3 Preprocessing Data
Setelah berhasil memperoleh data, kemudian di preprocessing data. Preprocessing data adalah  langkah  yang  dilakukan  untuk  merubah  data  awal  (mentah)  menjadi  data dalam  bentuk  yang  mudah  dipahami..  Proses  ini  merupakan  hal  mendasar  yang  sering dilakukan pada penelitian karena data mentah seringkali tidak mempunyai format yang terstruktur.  Preprocessing  data  penting  untuk  dilakukan  karena  dapat  memberikan fungsi  atau  manfaat  yaitu  untuk  memastikan  kualitas  data  sudah  baik  sebelum digunakan saat analisis data (Zamzami et al., 2022).
Tabel 2. Preprocessing data.
No Nama Siswa Layak PIP (usulan dari sekolah) Penghasilan ortu 1 Almaira Shobia Zarin Ya Rp. 500,000 - Rp. 999,999 2 Hendrik Wahyuda Pratama Ya Rp. 500,000 - Rp. 999,999 3 Muhammad Ridho Raditya Putra Ya Rp. 500,000 - Rp. 999,999 4 Muhammad Sudiki Andriono Ya Rp. 500,000 - Rp. 999,999 5 Denanda Vicky Nizanatama Putra Ya Kurang dari Rp. 500,000 6 M. Nuril Anwar Ya Kurang dari Rp. 500,000 …  …………. … ……………. …  …………. … ……………. …  …………. … ……………. …  …………. … ……………. …  …………. … ……………. …  …………. … ……………. 39 Muhamad Harist Yusuf Ya Rp. 500,000 - Rp. 999,999 40 Muhammad Hanan Qumriyulloh Ya Rp. 500,000 - Rp. 999,999 41 Nabila Nur Syahidah Ya Rp. 500,000 - Rp. 999,999 42 Puput Cahya Octavia Ya Rp. 500,000 - Rp. 999,999 43 Sella Nur Anggraeni Ya Rp. 500,000 - Rp. 999,999 44 Yayang Ayuhana Ya Rp. 500,000 - Rp. 999,999
Berdasarkan  data  pada  Tabel  2.,  preprocessing  yang  dilakukan  yaitu Data Cleaning .  Pembersihan  data  adalah  proses  menyiapkan  data  dengan  menghapus  atau memodifikasi data yang tidak akurat, tidak relevan, duplikat, atau tidak terformat.. Pada tabel diatas keterangan Layak PIP yang memiliki keterangan “Tidak”, jenis kelamin dan rombel  dihilangkan  atau  dihapus  karena  data  tersebut  tidak  relevan  dengan  tujuan penelitian ini dan menghasilkan 44 data terbaru.
Tabel 3. Jenis beasiswa dan kriteria.
Jenis Beasiswa Kriteria PIP Kategori Nilai Absensi Penghasilan Orangtua
Ada beberapa jenis beasiswa yang sering digunakan disekolah berdasarkan Tabel 3. Namun  pada  penelitian  ini  hanya  mengambil  satu  jenis  beasiswa  yaitu  Beasiswa  PIP. Kriteria  utama  yang  harus  dipenuhi  yaitu  kategori  kartu  yang  dimiliki,  Nilai,  Absensi dan penghasilan orangtua.

## 2.4  Perhitungan Analytical Hierarchy Process (AHP)
Permasalahan seleksi beasiswa menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sudah  dijelaskan  pada  bagian  Pendahuluan.  Dalam  metode  AHP  terdapat beberapa  tahapan  antara  lain  mendefinisikan  masalah,  membuat  struktur  hierarki  yang didalamnya  berisi  tujuan  lalu  kriteriaa  dan  alternatif  yang  terpilih,  membuat pair  wise comparison (matriks  perbandingan  berpasangan)  untuk  menentukan  prioritas  elemen, sintesis, membuat perhitungan Consistency Ratio untuk memastikan nilai rasio <= 0,1, menghitung  nilai  eigen  maksimum,  kemudian  mencari Consisency  Index dan Consistency Ratio . Tahapan dalam AHP menurut  Dayanti et  al.,  (Dayanti  et  al.,  2019) yakni :
1. Menjelaskan permasalahan dan menentukan solusi yang diharapkan.
2. Membuat struktur hierarki dari permasalahan.
3. Membuat  matriks  perbandingaan  berpasangan  untuk  menentukan  prioritas elemen.
4. Sintesis. langkah-langkahnya ialah :
a. Nilai dari masing-masing kolom pada matriks dijumlahkan.
b. Normalisasi.  Yaitu  pembagian  nilai  dari  setiap  kriteria  pada  matriks berpasangan dengan hasil penjumlahan setiap kolom.
c. Menjumlahkan setiap baris.
5. Perhitungan rasio konsitensi untuk  memastikan  nilai  rasio  konsitensi CR<=0,1. Apabila  nilai  tersebut  lebih  dari  0,1  maka  harus  memperbaiki  matriks perbandingaan berpasangan.
6. Selanjutnya  menghitung  total  nilai  eigen  maksimumm  (λmaks).  menjumlahkan nilai  setiap baris setelah  normalisasi  dengan prioritas dari kolom prioritas tabel matriks nilai kriteria dibagi banyaknya elemen.
) (1)
7. Menghitung  nilai  Consistency  Index  masing-masing  matriks  yang  ber  orde  n seperti pada persamaan 2:
(2) Keterangan : CI : Indeks Konsistensi n : Banyaknya kriteria
8. Menghitung rasiio konsistensi (CR) sesuai rumus pada persamaan 3 :
(3)
Keterangan : CR : Rasio Konsistensi ( Consistency Ratio ) IR : Indeks Random Consistency
CI = CR =
9. Memeriksa  konsistensi  hierarki,  apabila  nilai  rasio  <=0,1,  maka  perhitungan dikatakan  benar.  Namun  bila  nilai  rasio  >10%,  maka  perhitungan  harus diperbaiki.

## 2.5 Visualisasi Struktur Graph Database
Data  yang  sudah  didapatkan  dari  ranking  kriteria  menggunakan  metode  AHP berupa nama-nama penerima beasiswa dan dan divisualisasikan kedalam Graph. Database melalui beberapa cara yakni: a. nama penerima beasiswa yang dibuat menjadi sebuah  node  b.  jenis  beasiswa  dibuat  menjadi  node  dan  c.  kriteria  penerima  beasiswa yang  dibuat  dinamakan  relasi.  Skema  untuk  keterangan  diatas  dijadikan  seperti  pada Tabel 4 dan skema visualisasinya pada gambar 2.
Tabel 4. Skema graph.
No Sub Label Property Keterangan 1 Node :nama Nama nama penerima beasiswa 2 Edge :kriteria nama kriteria relasi antara node nama dan jenis
Untuk  menggambarkan  setiap  nama,  maka  dibuat  node  menggunakan Cypher Query dengan klausa CREATE dan berisi property. Selanjutnya ialah memvisualisasikan  beasiswa  menggunakan  graph  database  Neo4j  berdasarkan  urutan ranking siswa yang layak.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Perhitungan AHP
Kriteria  untuk  menentukan  seleksi  penerimaan  beasiswa  didapatkan  dari  pihak sekolah.  Kriteria  tersebut  yaitu  Jenis  Kartu,  Absensi,  Nilai  dan  Penghasilan  Orangtua. Selanjutnya  kriteria  diberikan  bobot  yang  diperoleh  dari  sekolah  dan  pihak  yang bertanggungjawab  terhadap  proses  seleksi  beasiswa.  Acuan  untuk  menentukan  bobot prioritas elemen diambil dari Skala perbandingan AHP oleh Thomas L.Saaty. Prioritas elemen kriteria sendiri diperoleh dari persepsi manusia. Skala perbandingan AHP untuk menentukan prioritas elemen Menurut Thomas L. Saaty yaitu :
Tabel 5. Skala Perbandingan AHP.
Nilai Uraian 1 A sama pentingnya dengan B (Equal) 3 A sedikit lebih penting dari B (Moderate)
Gambar 2. Visualisasi skema graph yang dibangun.
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
5 A cukup penting dari B (Strong) 7 A sangat penting dari B (Very Strong) 9 A mutlak lebih penting dari B (Extreme) 2-4-6-8 Jika ragu-ragu antara 2 nilai yang saling berdekatan 1/1-9 Kebalikan nilai tingkat kepentingan dari skala 1-9
Berdasarkan  bobot  kriteria  dan  skala  perbandingan  prioritas  pada  tabel  5.  maka didapatkan prioritas elemen kriteria yang sesuai persepsi manusia yaitu:
Tabel 6. Prioritas elemen.
Kriteria Bobot Kriteria Jenis Kartu 5x Absensi Jenis Kartu 3x Nilai Jenis kartu 5x Penghasilan Orangtua Nilai 2x Absensi Nilai 3x Penghasilan Orangtua Absensi 3x Penghasilan Orangtua
Pada  Tabel  6  menunjukkan  Jenis  Kartu  5x  lebih  penting  dibanding  Absensi, sehingga  bobot  kriteria  Absensi  kebalikannya  yaitu kali  lebih  penting  dari  Jenis Kartu,  begitu  juga  yang  lainnya.  Setelah  menentukan  prioritas  elemen,  langkah selanjutnya membuat matriks perbandingaan beerpasangan.
Tabel 7. Matriks perbandingan berpasangan.
Kriteria Jenis Kartu Absensi Nilai Penghasilan Orangtua Jenis Kartu 1.00 5.00 3.00 5.00 Absensi 0.20 1.00 0.50 3.00 Nilai 0.33 2.00 1.00 3.00 Penghasilan Orangtua 0.20 0.33 0.33 1.00 Tahap selanjutnya adalah Sintesis.
a. Nilai dari setiap kolom pada matriks dijumlahkan.
Tabel 8. Penjumlahan setiap kolom. Kriteria Jenis Kartu Absensi Nilai Penghasilan Orangtua Jenis Kartu 1.00 5.00 3.00 5.00 Absensi 0.20 1.00 0.50 3.00 Nilai 0.33 2.00 1.00 3.00 Penghasilan Orangtua 0.20 0.33 0.33 1.00 Jumlah 1.73 8.33 4.83 12.00
b. Normalisasi. Yaitu pembagian nilai dari setiap kriteria pada matriks berpasangan dengan hasil penjumlahan setiap kolom.
Tabel 9. Normalisasi.
Kriteria Jenis Kartu Absensi Nilai Penghasilan Orangtua Jenis Kartu 0.58 0.60 0.62 0.42
CI =
Absensi 0.12 0.12 0.10 0.25 Nilai 0.19 0.24 0.21 0.25 Penghasilan Orangtua 0.12 0.04 0.07 0.08
c. Menjumlahkan setiap baris .
Tabel 10. Matrix penjumlahan setiap baris.
Kriteria Jenis Kartu Absensi Nilai Penghasilan Orangtua Jumlah Jenis Kartu 0.58 0.60 0.62 0.42 2.21 Absensi 0.12 0.12 0.10 0.25 0.59 Nilai 0.19 0.24 0.21 0.25 0.89 Penghasilan Orangtua 0.12 0.04 0.07 0.08 0.31
Selanjutnya  perhitungan rasio  konsitensi  untuk  memastikan  nilai  rasio  konsitensi CR<=0,1.  Apabila  nilai  tersebut  lebih  dari  0,1  maka  harus  memperbaiki  matriks perbandingaan berpasangan.
Tabel 11. Perhitungan rasio konsitensi.
Kriteria Jumlah Per Baris Prioritas Hasil Jenis Kartu 2.21 0.58 2.79 Absensi 0.59 0.12 0.71 Nilai 0.89 0.21 1.1 Penghasilan Orangtua 0.31 0.08 0.39 4.99 d. Selanjutnya  mencari  nilai  eigen  maksimum  (λ maks )  dengan  rumus  sebagai berikut :
λ maks = (jumlah / n) = 4.99 / 4 = 1.2475
Menghitung nilai Consistency Index masing-masing matriks yang ber orde n:
= =  -0.9175
Tabel 12. Tabel RI AHP.
N 1 2 3 4 RI 0,00 0,00 0,58 0,90
Kemudian menghitung rumus Rasio Konsistensi / Consistency Ratio (CR) : = = -1,01945
0.90  didapatkan  dari  Tabel  12.  karena  kriteria  berjumlah  4.  Hasil  perhitungan Consistency Ratio menunjukkan CR <= 0,1, maka Consistency Ratio dapat diterima. Langkah selanjutnya komparasi 44 mahasiswa.
CR =
Vol. 4 No. 2 Juli 2023
Tabel 13. Penilaian mahasiswa. Sub Kategori  Absensi Nilai Penghasilan Orangtua 1 Almaira Shobia Zarin KIP Hadir 85 700000 2 Hendrik Wahyuda Pratama SKTM Hadir 90 600000 3 Muhammad Ridho Raditya Putra SKTM Izin 92 800000 4 Muhammad Sudiki Andriono PKH Sakit 78 600000 … ………… …. ……….. … …….. … ………… …. ……….. … …….. 41 Nabila Nur Syahidah SKTM Hadir 94 700000 42 Puput Cahya Octavia SKTM Izin 85 700000 43 Sella Nur Anggraeni SKTM Hadir 90 600000 44 Yayang Ayuhana SKTM Hadir 85 800000
Sistem  seleksi  penerima  beasiswa  menggunakan  4  kriteria  yang  diperoleh  dari matriks AHP yaitu pada Tabel 14 . Pada setiap kriteria ada bobot yang digunakan untuk melihat ukuran kelayakan dari penerima beasiswa.
Tabel 14. Bobot kriteria.
KATEGORI  Bobot  ABSENSI NILAI Bobot Penghasilan Orangtua Bobot KIP 4 Hadir 4  Sangat Baik 91-100 Sangat Baik <1500000 PKH 3 Izin 3  Baik 81 -90 Baik 1500000 - 2000000 KKS 2 Sakit 2  Cukup 71 - 80 Cukup 2000000 - 3000000 SKTM 1 Alfa 1  Kurang <70 Kurang >3000000
Dari  tabel  14,  data  penilaian  mahasiswa  dikonversi  menjadi  1  sampai  4  sesuai dengan  bobot  setiap  kriteria.  Seperti  contoh,  jika  Almaira  memiliki  kartu  Kip,  maka dikonversikan menjadi angka 4.
Tabel 15. Konversi penilaian mahasiswa.
Sub Kategori  Absensi Nilai Penghasilan Orangtua 1 Almaira Shobia Zarin 4 1 2 2 2 Hendrik Wahyuda Pratama 1 1 2 2 3 Muhammad Ridho Raditya Putra 1 2 1 3 4 Muhammad Sudiki Andriono 3 3 3 2 …  ………… …. ……….. … …….. …  ………… …. ……….. … …….. 4 1 Nabila Nur Syahidah 1 1 1 2 4 2 Puput Cahya Octavia 1 2 2 2 4 3 Sella Nur Anggraeni 1 1 2 2 4 4 Yayang Ayuhana 1 1 2 3
Perhitungan AHP berdasarkan tabel 15. yaitu :
Almaira = (0.55)(1) + (0.15)(4) + (0.22)(3) + (0.08)(4) = 2.12
Perhitungan tersebut dapat ditampilkan seperti pada tabel 16.
Tabel 16. Perangkingan. Sub Kategori  Absensi  Nilai Penghasilan Orangtua Total Ranking 1 Almaira Shobia Zarin 2.21 0.15 0.44 0.15 2.96 14 2 Hendrik Wahyuda Pratama 0.55 0.15 0.44 0.15 1.30 37 3 Muhammad Ridho Raditya Putra 0.55 0.29 0.22 0.23 1.30 36 4 Muhammad Sudiki Andriono 1.66 0.44 0.67 0.15 2.92 16 5 Denanda Vicky Nizanatama Putra 2.21 0.15 0.67 0.08 3.11 8 6 M. Nuril Anwar 2.21 0.15 0.67 0.23 3.26 2 7 Radit Sakti Putra Bahtiar 2.21 0.15 0.67 0.15 3.18 3 8 Achmad Aldinia 2.21 0.15 0.44 0.08 2.88 17 9 Achmad Nishvul Valakh 2.21 0.29 0.44 0.15 3.11 6 10  Adi Devita Laili 2.21 0.29 0.44 0.15 3.11 6 11  Ahmad Muklis Asmoro 1.66 0.44 0.44 0.08 2.62 23 12  Angghis Farhan Sadewo 2.21 0.15 0.67 0.15 3.18 3 13  Aufazhar Firmansyah 1.66 0.15 0.67 0.15 2.63 22 14  Dinda Al Harishotu Aprilia 1.66 0.29 0.67 0.15 2.78 18 15  Fahrizza Maulana Afifi 0.55 0.44 0.67 0.23 1.89 31 16  Fristo Davian Rahma Rendra 2.21 0.15 0.44 0.23 3.04 9 17  Isro' Ainur Rosyida 0.55 0.15 0.44 0.23 1.38 35 18  Kharisma Cahya Fikri Firmansyah 0.55 0.59 0.89 0.15 2.19 27 19  Machzamiah Syafa Azzahra 0.55 0.15 0.44 0.15 1.30 37 20  Mikail Fili Amruloh 2.21 0.15 0.44 0.15 2.96 14 21  Muhammad Amirul Tamim 0.55 0.15 0.44 0.15 1.30 37 22  Muhammad Rizal Baihaki 1.11 0.59 0.67 0.23 2.59 24 23  Naila Nakrifatul Romadhoni 1.66 0.15 0.22 0.23 2.26 26 24  Reni Setia Putri 2.21 0.15 0.22 0.08 2.66 21 25  Rif'at Rihhadatul Faa'izah 0.55 0.15 0.22 0.15 1.08 42 26  Rifda Adibah 1.66 0.15 0.22 0.15 2.18 28 27  Rifky Pratama Saputra 1.11 0.44 0.89 0.23 2.67 20 28  Sakinatuz Zulfa Rosyidah 2.21 0.15 0.22 0.15 2.74 19 29  Siti Faridatur Rohmah 2.21 0.44 0.22 0.15 3.03 10 30  Tahta Alifah Nuril 2.21 0.29 0.44 0.08 3.03 11
Iman 31  Zulfian Edho Kurniawan 2.21 0.29 0.44 0.08 3.03 11 32  Aina Nur Azizah 1.11 0.15 0.44 0.15 1.85 32 33  Alya Nur Maulida 1.11 0.15 0.67 0.23 2.15 30 34  Chelsi Lya Monica 1.11 0.15 0.22 0.23 1.71 33 35  Dinda Laila Hakim 1.66 0.29 0.22 0.23 2.41 25 36  Faiqotul Humaidah 1.66 0.15 0.22 0.15 2.18 28 37  Faisal Nur Rohmatulloh 2.21 0.59 0.22 0.15 3.18 5 38  M. Ibrahim Abdillah 2.21 0.59 0.89 0.15 3.85 1 39  Muhamad Harist Yusuf 2.21 0.29 0.22 0.23 2.96 13 40  Muhammad Hanan Qumriyulloh 0.55 0.15 0.22 0.23 1.15 41 41  Nabila Nur Syahidah 0.55 0.15 0.22 0.15 1.08 42 42  Puput Cahya Octavia 0.55 0.29 0.44 0.15 1.45 34 43  Sella Nur Anggraeni 0.55 0.15 0.44 0.15 1.30 37 44  Yayang Ayuhana 0.55 0.15 0.44 0.23 1.38 35
Dari ke 44 nilai total AHP tersebut, diambil 20 rangking atau nilai tertinggi dan sisanya dapat diusulkan beasiswa lain.

## 3.2 Visualisasi Graph Database
Data  yang  sudah  didapatkan  dari  ranking  kriteria  menggunakan  metode  AHP berupa  nama-nama  penerima  beasiswa  dan  dan  divisualisasikan  kedalam  Graph Database.  Berdasarkan  skema  graf  yang  telah  digambarkan,  maka  diaplikasikan kedalam neo4j.
a. Pembuatan Node
Node pada neo4j dibuat dengan klausa CREATE dan properti seperti yang sudah ditunjukkan di Tabel 4. CREATE merupakan klausa untuk membuat node baru dan didalam node berisi 1 sampai beberapa property. Cypher query untuk membuat node dituliskan seperti berikut:
CREATE (n1:BEASISWA {id:1, property1:'BEASISWA'}) CREATE (n2:JENIS_BEASISWA {id:2, property1:'PIP' }) CREATE (n3:JENIS_BEASISWA {id:3, property1:'BKSM'}) CREATE (n4:JENIS_BEASISWA {id:4, property1:'PRESTASI'}) CREATE (n14:PIP {id:14, property1:'Achmad Aldinia', property2:'KIP', property3:'81', property4:'490000'}) CREATE  (n20:PIP  {id:20,  property1:'Dinda  Al  Harishotu  Aprilia',  property2:'PKH', property3:'80', property4:'700000'}) CREATE  (n23:PIP  {id:23,  property1:'M.  Ibrahim  Abdillah',  property2:'KIP', property3:'70', property4:'600000'}) CREATE (n24:PIP {id:24, property1:'M. Nuril Anwar', property2:'KIP', property3:'80', property4:'800000'})
b. Pembuatan Relasi
Berdasarkan  perhitungan  AHP,  dibuatlah  relasi  dengan  property  yang menunjukkan  urutan  ranking  siswa  penerima  beasiswa  dari  nilai  tertinggi  yaitu paling  layak  ke  terendah  yaitu  kurang  layak  mendapatkan  beasiswa  PIP  ini.
Untuk  menginisialisasi  node  awal  dan  node  tujuan,  langkah  yang  harus dilakukan  ialah  dengan  klausaa  MATCH.  Selanjutnya  menggunakan  klausa MERGE  untuk  menghubungkan  relasi  dari  node  pertama  ke  node  yang  dituju seperti skema graph pada gambar 3.
Contoh cypher query untk membuat relasi sebagai berikut :
MATCH  (a  {id:PIP}),  (b  {id:BEASISWA})  MERGE  (a)-[:JENIS  {property1:'pip'}]- >(b);
MATCH  (a  {id:PIP}),  (b  {id:  M.  Ibrahim  Abdillah})  MERGE  (a)-[:ranking1 {property1:'pip'}]->(b); MATCH (a {id:M. Ibrahim Abdillah}), (b {id:M. Nuril Anwar}) MERGE (a)-[:ranking2 {property1:'pip'}]->(b); MATCH (a {id:Achmad Aldinia}), (b {id: 'Dinda Al Harishotu Aprilia }) MERGE (a)- [:ranking18 {property1:'pip'}]->(b);
Relasi yang dimunculkan yaitu label ranking dan jenis . Setelah query diterapkan kedalam aplikasi Neo4j, maka menghasilkan visualisasi seperti pada gambar 4.
Berdasarkan  gambar  tersebut,  dijelaskan  bahwa  dari  perhitungan  AHP  yang hasilnya  sudah  ditampilkan  pada  Tabel  16,  kemudian  divisualisasikan  kedalam  graph database  menggunakan  Neo4j  dengan  cypher  query  yang  telah  disusun.  Untuk  warna Hijau  merupakan  node  utama  dengan  nama  Beasiswa,  node  warna  Merah  di  tujukan untuk  jenis  beasiswa  yakni  PIP.  PIP  merupakan  salah  satu  jenis  beasiswa  yang  sering diterapkan disekolah. Kemudian warna Oranye ditujukan untuk nama-nama siswa yang mendapat  ranking  1-20  sesuai  dengan  perhitungan  AHP.  Ranking  PIP  menurut perhitungan AHP tertinggi didapatkan oleh M. Ibrahim Abdillah dan ranking 20 terakhir didapatkan oleh Rifky Pratama Saputra.
Gambar 3. Visualisasi graph.

## 4. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  penelitian  sistem  seleksi  beasiswa  di  SMP  Amanatul  Ummah (AMANU)  Jl.  Manokwari  Satreyan  Kanigoro  Blitar  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dan  Graph  Database  Neo4j  dapat  disiimpulkan bahwa Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan sistem ipendukung keeputusan yang  sangat  efektif  dalam  menyeleksi  penerima  beasiswa  sekolah  di  Smp  Amanatul Ummah (AMANU). Dengan perhitungan ini dihasilkan perankingan yang menunjukkan kualitas  siswa  yang  layak  atau  belum  layak  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan.  Rekomendasi  penerima  beasiswa  diambil  20  siswa  dengan  nilai  AHP tertinggi. Dari perhitungan tersebut kemudian divisualisasikan kedalam graph database dengan  Neo4j.  Hasil  dari  visualisasi  menunjukkan  urutan  ranking  siswa  yang  layak menerima  beasiswa  dari  yang  tertinggi  ke  terendah.  Graph  database  ini  dirancang menggunakan property graph yang berhasil di implementasikan kedalam aplikasi neo4j.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  peneliti  sampaikan  kepada  seluruh  pihak  yang  telah  banyak membantu  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini,  yang  utama  kepada  SMP  Amanatul Ummah (AMANU) sebagai institusi penulis yang telah mendukung kegiatan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Astuti,  J.,  &  Fatma,  E.  (2018).  EVALUASI  PEMILIHAN  PENYEDIA  JASA  KURIR BERDASARKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( AHP ). JURNAL MANAJEMEN INDUSTRI DAN LOGISTIK , 1 , 14–26.
Dayanti,  K.  P.,  Februariyanti,  H.,  &  Utomo,  M.  S.  (2019).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA PEDULI SOSIAL DENGAN AHP. Proceeding SINTAK 2019 , 9–14. Galang Luhur Pekerti. (2021). Query Visual Pada Workflow Repository Berbasis Graph Database Menggunakan Business Process Model and Notation Query (BPMN-Q) . 1–102.
Hakim, L. N., Monika, W., Nasution, S., & Nasution, A. H. (2020). Visualisasi Tematik Al-Qur’an  Berbasis  Knowledge  Graph. Jurnal  Linguistik  Komputasional  (JLK) , 3 (1), 1. https://doi.org/10.26418/jlk.v3i1.28

## Hidayat,  A.  R.,  &  Sri  Dianing  Asri,  ST,  M.  K.  (2020). PENERAPAN  METODE SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (  SAW  )  UNTUK  SISTEM  PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN PROGRAM INDONESIA PINTAR PADA
SEKOLAH DASAR DI SD NEGERI JATISAMPURNA V KOTA BEKASI . 60. Ibad,  M.  N.  (2022).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  REKOMENDASI PENERIMA BANTUAN PROGRAM INDONESIA PINTAR MENGGUNAKAN METODE AHP-MOORA (STUDI KASUS
DI MAN 1 GRESIK).
Https://Medium.Com/ .  https://medium.com/@arifwicaksanaa/pengertian-use-case- a7e576e1b6bf
Ilham,  Suwijana,  I.  G.,  &  Nurdin.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Beasiswa Pada Smk  2 Sojol Menggunakan Metode Ahp. Jurnal Elektronik Sistim Informasi Dan Komputer (Jesik) , 4 (2), 48–58.
M.Syauqi  Hanif  Ardani.  (2019). IMPLEMENTASI  GRAPH  DATABASE  UNTUK MENENTUKAN RUTE PERJALANAN TRANSPORTASI UMUM .
Maharlika,  P.,  Eosina,  P.,  &  Ikhsan,  S.  H.  Al.  (2018).  Graph  Database  Untuk Knowledge  Management  System  Penyakit  Epidemis  Yang  Ditularkan  Oleh Nyamuk Di Indonesia. Seminar Nasional … . http://prosiding.uika-
bogor.ac.id/index.php/semnati/article/view/111
Musthofa, M.  R., Huda,  B. M.,  Maulana, M. Z.,  &  Yaqin,  M. A. (2021).  Analisis dan Desain  Software  Jejaring  Kata  Menggunakan  Graph  Database. ILKOMNIKA: Journal  of  Computer  Science  and  Applied  Informatics , 3 (2),  176–182. https://doi.org/10.28926/ilkomnika.v3i2.196
Sahria,  Y.,  &  Fudholi,  D.  H.  (2020).  Pemodelan  Pengetahuan  Graph  Database  Untuk Jejaring Penelitian Kesehatan di Indonesia. Jurnal Media Informatika Budidarma , 4 (3), 604. https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.2183
Sholeh,  M.,  Rachmawati,  R.  Y.,  &  Susanti,  E.  (2020).  Pemodelan  Basis  data  Graph dengan  Neo4j  (Studi  Kasus :  Basis  Data  Sistem  Informasi  Penjualan  pada UMKM). Jurnal Teknologi Informasi Dan Terapan , 7 (1), 25–32. https://doi.org/10.25047/jtit.v7i1.129
Yani, F., Yuranda, Y., Pajarini, P., & Rosmawati, R. (2018). Penentuan Beasiswa Pada SMPN  6  Pangkalpinang  Menggunakan  Metode  SAW  dan  Fuzzy  Multi  Attribute Decision Making. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 2 (1), 437–443. https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.325
Zamzami, E., Setiawan, A. B., Farida, I. N., Informatika, T., Teknik, F., Nusantara, U., & Kediri, P. (2022). Aplikasi Presensi Menggunakan Metode AHP Sebagai Sistem Pengambilan Keputusan Karyawan Teladan Pada Pemkot Kediri . 62–69.