## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS
Diyona Amelia, Karina Auliasari, Renaldi Primaswara P. Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1618050@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
ITN  Malang  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  yang  memiliki  program  beasiswa  bagi mahasiswanya. Salah satunya yaitu Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik atau biasa disingkat dengan PPA. Setiap  tahun  ITN  diberi  kuota  jumlah  mahasiswa  yang  akan  menerima  beasiswa  PPA  dari  Direktorak Pembelajaran  dan  Kemahasiswaan,  Kemristekdikti,  Kopertis  Wilayah  VII.  Pelaksanaan  program  beasiswa  ini ditangani  oleh  bidang  kemahasiswaan  sesuai  dengan  persyaratan  dan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan  oleh kemenristekdikti. Program ini biasanya diawali dengan adanya pengumuman disetiap prodi yang disertai dengan ketentuan dan persyaratan  yang  harus di patuhi dan dilengkapi. Proses penyeleksian sendiri  biasaya dilakukan oleh tim yang memang telah dibentuk oleh pihak kemahasiswaan dan proses ini  biasanya membutuhkan waktu yang  cukup  lama,  karena  ada  banyak  aspek  yang  dipertimbangkan,  prosesnya  juga  masih  dilakukan  secara manual. dan mereka juga harus tau mana yang lebih diprioritaskan dari aspek-aspek tersebut. Dibutuhkan sesuah sistem  untuk  membantu  proses  seleksi  penerima  beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA),  pada penelitian  ini  sistem  seleksi  menerapkan  metode  AHP  untuk  penentuan  bobot  kriteria  dan  metode  TOPSIS untuk  proses  perangkingan.  Dari  hasil  pengujian  sistem,  proses  seleksi  menggunakan  metode  AHP-TOPSIS sudah  sesuai  dengan  perhitungan  manual,  setelah  dilakukan  perbandingan  dengan  metode  TOPSIS  diperoleh nilai rata-rata  selisih sebesar 0.032138, dan urutan hasil perangkingan antara metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS sama, dan didapatkan nilai akurasi dari perbandihan hasil seleksi sistem dengan hasil seleksi itn malang sebesar 82% .
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Beasiswa PPA, Analytic Hierarchy Process (AHP), Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS).

## 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Setiap  tahun  instansi-instansi  pemerintah mengadakan program-program beasiswa bagi mahasiswa  di  perguruan  tinggi  negeri  maupun swasta, selain instansi pemerintah beberapa perusahaan  besar  seperti  perusahaan.  Proses penyaringan atau penyeleksian adalah sebuah proses untuk mengetahui  mahasiswa  mana saja  yang  layak untuk mendapatkan beasiswa. Kegiatan ini biasanya diawali  dengan  evaluasi  aktivitas  peserta  didik  atau mahasiswa  dalam  perguruan  tinggi.  Kegiatan  ini bisa  dilakukan  oleh  bidang  kemahasiswaan  ataupun pihak  pemberi  beasiswa  itu  sendiri  dengan  tetap berkoordinasi  dengan  bidang  kemahasiswaan  dan selama  syarat-syarat  yang  di  tetapkan  ditak merugikan  mahasiswa  maupun  perguruan  tinggi. Hasil  dari  kegiatan  ini  dapat  digunakan  untuk memberikan  kesempatan  basi  mahasiswa  untuk menerima beasiswa.
ITN  Malang  merupakan  salah  satu  perguruan tinggi  yang  memiliki  program  beasiswa  bagi mahasiswanya.  Salah  satunya  yaitu  Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik atau biasa disingkat dengan  PPA.  Setiap  tahun  ITN  diberi  kuota  jumlah mahasiswa  yang akan  menerima beasiswa PPA dari Direktorak  Pembelajaran  dan  Kemahasiswaan, Kemristekdikti,  Kopertis  Wilayah  VII.  Pelaksanaan
program  beasiswa  ini  ditangani  oleh  bidang kemahasiswaan  sesuai  dengan  persyaratan  dan ketentuan yang telah ditetapkan oleh kemenristekdikti.  Program  ini  biasanya  diawali dengan  adanya  pengumuman  disetiap  prodi  yang disertai  dengan  ketentuan  dan  persyaratan  yang harus  di  patuhi  dan  dilengkapi,  dan  ada  bats  waktu untuk  pelengkapan  berkas-berkas.  Setelah  bats waktu pengumpulan berakhir maka pihak kemahasiswaan  akan  mulai  melakukan  proses pemasukan  data  untuk  kebutuhan  penyaringan  atau penyeleksian penerima beasiswa. Proses penyeleksian  sendiri  biasaya  dilakukan  oleh  tim yang memang telah dibentuk oleh pihak kemahasiswaan dan proses ini biasanya membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama,  karena  ada banyak aspek yang dipertimbangkan, prosesnya juga masih  dilakukan  secara  manual  dengan  bantuan Microsoft  Excel,  dan  mereka  juga  harus  tau  mana yang  lebih  diprioritaskan  dari  aspek-aspek  tersebut, agar  beasiswa  diberikan  kepada  mahasiswa  yang memang layak dan dapat bermanfaat bagi mereka. Dari  latar  belakang  tersebut  pada  penelitian  ini akan  dibuat  sebuah    sistem  pendukung  keputusan untuk proses seleksi penerima beasiswa Peningkatan Prestasi  Akademik  (PPA).  Dengan  Judul  “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima

## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Beasiswa  Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS”. Sistem akan dibuat berbasis website.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan permasalahan  yang terindetifikasi diatas,  maka  dapat  dirumuskan  beberapa  rumusan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  cara  merancang  dan  memb- TOPSIS  dapat  melangun  sebuah  sistem pendukung keputusan  penerima beasiswa .
2. Bagaimana  menerapkan  metode  AHP  dan TOPSIS pada pada sistem pendukung keputusan penerima beasiswa.
3. Bagaimana sistem dapat menghasilkan perangkingan  data  pengajuan  beasiswa  sesuai dengan algoritma metode AHP-TOPSIS.

## 1.3 Tujuan
Adapun  tujuan  dari  penerapan  algoritma genetika  untuk  penjadwalan  praktikum  ini  adalah sebagai berikut :
1. Merancang dan Membangun sistem pendukung keputusan penerima beasiswa.
2. Mengimplementasikan metode AHP dan TOPSIS  pada  sistem  untuk  proses  seleksi penerima beasiswa.
3. Menghasilkan  daftar  penerima  beasiswa  dari proses  perangkingan  menggunakan  metode AHP-TOPSIS.

## 1.4 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  data  pendaftaran  beasiswa  PPA (Peningkatan  Prestasi  Akademik)  tahun  2018 dari ITN Malang.
2. Sistem  Pendukung  Keputusan  pada  penelitian ini menggunakan metode AHP dan Topsis.
3. Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diantaranya  IPK,  Semester,  Penghasilan  dan Beasiswa Lain.
4. Platform  yang  akan  dikembangkan  untuk pembuatan jadwal praktikum ini adalah web.
5. Web server dan database yang digunakan pada pengembangan  sistem  ini  adalah  Apache  dan MySQL.
6. Bahasa  pemrogaman  yang  digunakan  adalah PHP, CSS, Bootstrap, Javascript.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terkait
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Suryo  Adi  Wibowo  dan  Yosep  Agus  Pranoto dengan judul Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Sebagai  Filter  Penerima  Beasiswa  Menggunakan Model  Analytical  Hierarchy  Process.  Penelitian  ini mengambil  studi  kasus  di  prodi  teknik  informatika ITN  malang  dan  telah  menghasilkan  sistem  untuk pendukung  keputusan  sebagai  filter  penerima
beasiswa  pada  jenis  beasiswa  Peningkatan  Prestasi Akademik  (PPA)  berbasis  dekstop.  Berdasarkan hasil  pengujian  yang  dilakukan  didapatkan  hasil perengkingan  sesuai  dengan  hasil  output  yang  di masukan  yaitu  5  nilai  tertinggi  dari  seluruh  sampel sebanyak  32  pemohon  beasiswa.  Dari  hasil pengujian  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) untuk filter penerima beasiswa menggunakan model analytical hierarchy didapatkan nilai simpangan tertinggi sebesar 0,63%.[1]
Pada  penelitian  Ari  Muhardonoa,  dan  R.  Rizal Isnantob  pada  tahun  2014  dengan  judul  Penerapan Metode  AHP  dan  Fuzzy  Topsis  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Promosi  Jabatan,  penelitian ini  menggunkan  6  kriteria  penilain  di  proses menggunakan  metode  AHP  untuk  mendapatkan nilai  bobot  kriteria  dan  dilanjutkan  dengan  proses perangkingan  alternatif  dengan  metode  Fuzzy Topsis  .  Hasil  Implementasi  penelitian  untuk pemilihan  promosi  jabatan  dengan  6  kriteria penilaian  diperoleh  hasil  pembobotan  kriteria dengan  menggunakan  metode  AHP  yaitu  Nilai Kinerja sebesar 0,3509, Tingkat Pendidikan sebesar 0,1605,  Golongan  sebesar  0,1005,  Masa  Kerja sebesar  0,0367  kehadiran  sebesar  0,0637,  dan  nilai kompetensi  sebesar  0,2877.  Dari  hasil  pembobotan tersebut  kemudian  dilanjutkan  proses  perangkingan alternatif  dengan  menggunakan  metode  fuzzy TOPSIS diperoleh  hasil preferensi  yang terbaik dan terpilih adalah sebesar 0,8373.[2]
Pada  penelitian  Ghulam  Mahmudi  Al  Azis  dan kawan-kawan pada tahun 2017 dengan judul Sistem Pendukung Keputusan untuk Rekomendasi Wirausaha  Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS (Studi  Kasus  Kab.  Probolinggo).  Hasil  pengujian pada  penelitian  ini  mendapatkan  tingkat  akurasi total sebesar 83% dari 100 data aktual user dari hasil pengujian kesesuaian prioritas pilihan user, sedangkan hasil dari pengujian fungsi skala prioritas pada  metode  TOPSIS  dengan  menggunakan  skala prioritas  kriteria  dari  pakar  didapatkan  tingkat akurasi total sebesar 69% dari 100 data aktual user. [3] Pada  penelitian  Desi  Ratna  Sari  dan  kawan- kawan  tahun  2018  tentang  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Rekomendasi  Kelulusan  Sidang Skripsi  Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS,  pada penelitian  ini  penentuan  bobot  kriteria  dilakukan dengan  menggunakan  metode  AHP,  sedangkan untuk tahap perankingan dikerjakan dengan menggunakan metode TOPSIS. Dari 95 sample data mahasiswa  antara  tahun  2014-2016  didapatkan akurasi berdasarkan jarak Hamington sebesar 96,2% dan jarak Euclidean 0,8069. [4]

## 2.2 Metode AHP
Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dapat menyelesaikan masalah multikriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki. Masalah yang kompleks dapat di  artikan  bahwa  kriteria  dari  suatu  masalah  yang

## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
begitu  banyak  (multikriteria),struktur  masalah  yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan,  pengambil  keputusan  lebih  dari  satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia. Pada dasarya langkah langkah dalam metode AHP meliputi :  [4]
1. Membuat matrix perbandingan berpasangan
2. Menjumlah nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
3. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks menggunakan rumus (1) .
(1) Dimana  : a: Matriks perbandingan  berpasangan i : Baris pada matriks a j : Kolom pada matriks a 4. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap matriks dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata menggunakan rumus (2).
(2)
Dimana : n  : Banyaknya kriteria wi : Rata-rata baris ke-i

## 2.3 Metode TOPSIS
Technique For Order Preference By Similarity To  Ideal  Solution(TOPSIS  )  adalah  salah  satu metode pengambilan keputusan multikriteria, TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi ideal  positif  dan  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal negatif  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  ideal  negatif  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.  [4]
1. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan yang ternormalisasi menggunakan rumus (3)
(3) Dengan i=1,2,..m; dan j=1,2,..n; Dimana:
= Elemen matriks ternormalisasi [i][j]
= Elemen matriks keputusan X 2. Membuat matriks
keputusan
yang ternormalisasi  terbobot  menggunakan  rumus
(4)
(4)
Dengan i=1,2,..m; dan j=1,2,..n; Dimana:
= Elemen matriks ternormalisasi [i][j]
= Bobot [i] dari proses AHP
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks  solusi  ideal  negatif      menggunakan rumus (5) .
(5)
Dimana :
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positf  dan  negatif menggunakan rumus (6).
(6)
Dimana:
=  Jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal positif
= Elemen solusi ideal positif [i]
=  Elemen  matriks  ternormalisasi  terbobot [i][j]
=  Jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal negative
= Elemen solusi ideal negatif [i]
=  Elemen  matriks  ternormalisasi  terbobot [i][j]
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif menggunakan rumus (7)
(7) Dimana:
=  Kedekatan  tiap  alternatif  terhadap  solusi ideal
=  jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal positif
= jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal negatif
3. METODE PENELITIAN
3.1 Diagram Blok Sistem Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah  Sisten Pendukung  Keputusan  Penilaian  Skripsi  dengn Metode AHP dan TOPSIS. Alur proses ditunjukkan pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Diagran Blok Alur Sistem

## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Pasa Gambar 1 terdapat proses input nilai yang berupa  datamahasiswa  dari  sesuai  dengan  kriteria penerima  beasiswa  ,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses untuk menentukan matrik bobot kriteria yang diperoleh melalui perhitungan dengan metode AHP, proses  2  yaitu  proses  perankingan  yang  dilakukan dengan  metode  TOPSIS,  dan  outputnya  berupa daftar penerima beasiswa.

## 3.2 Struktur Menu
Struktur  menu  merupakan  blok  diagram  yang menunjukkan  urutan  pengaksesan  fungsi  program atau  aplikasi.  Berikut  adalah  struktur  menu  untuk aplikasi atau sistem yang akan dikembangkan.
Gambar 2. Desain Struktur Menu Website
Gambar  2  menampilkan  desain  struktur  menu yang digunakan saat ini, awal menu adalah halaman login  yang  digunakan  untuk  masuk  ke  halaman utama.  Menu  Beranda  digunakan  untuk  kembali  ke halaman utama, menu data pengajuan beasiswa yang berisi tabel daftar pengajuan beasiswa, menu seleksi beasiswa  yang  merupakan  halaman  awal  sebelum melakukan  proses  seleksi,  menu  data  penerima mahasiswa  yang  berisi  daftar  mahasiswa  penerima beasiswa, dan yang terakhir adalah menu logut yang digunakan  untuk  keluar  dari  halaman  website  dan kembali ke halaman login.

## 3.3 Desain Kriteria SPK
Desain kriteria dari penelitian  yang akan digunakan menjadi kriteria pada Sistem Pendukung Keputusan untuk  seleksi  penerima  beasiswa  menggunakan metode AHP-TOPSIS dapat dilihat pada Tabel 1  :
Tabel 1 Desain Kriteria SPK Kriteria Sub Kriteria Bobot IPK Rendah 3,0 - 3,39 1 Cukup 3,4 -3,69 3 Tinggi 3,7 - 4,0 5 GAJI Rendah <= 2500000 5 Cukup 2600000- 5000000 3 Tinggi >= 5000000 1 SEMESTER Awal  1-3 1 Tengah 4-5 3 Atas 6-8 5 BEASISWA LAIN Sedang 1 Pernah 3 Tidak Pernah 5
3.4 Flowchart
3.4.1 Flowchart Metode AHP
Gambar 3. Flowchart Metode AHP
Gambar 3 merupakan diagram alir perhitungan metode  AHP.  Proses  diawali  dengan  pembuatan matrik  perbandingan  berpasangan,  dilanjutkan dengan  normalisasi  matriks,  menghitung  bobot, menghitung  nilai  konsistensi  jika  nilai  konsintensi lebih  kecil  dari  0,1  maka  bobot  layak  digunakan untuk  proses  selanjutnyadengan  metode  TOPSIS jika  tidak  maka  proses  diulangi  lagi  dari  awal. Berikut  ini  adalah  langka-langkah  perhitungan metode AHP sesuai dengan flowchart  pada Gambar 3
Langkah 1: Membuat matrix perbandingan berpasangan,  untuk  membuat  matrik  perbandingan berpasangan harus memperhatikan tingkatan skala 1 – 9 dapat di lihat pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2 Skala Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya 7 Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen sangat mutlak penting daripada elemen lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan
Berikut ini adalah matrix perbandingan berpasangan dari 4 kriteria yang digunakan pada seleksi beasiswa dapat dilihat pada Tabel  3.

## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Tabel 3 Matrix Perbandingan Berpasangan C1 C2 C3 C4 C1 1 3 5 3 C2 0.333333333 1 3 3 C3 0.2  0.3333333333 1 5 C4 0.333333333  0.3333333333 0.2 1 Jumlah  1.866666667  4.6666666667 9.2 12
Keterangan : C1 = IPK C2 = SEMESTER C3 = PENGHASILAN C4 = BEASISWA LAIN
Angka  1  pada  kolom  C1  baris  C1  menggambarkan tingkat  kepentingan  yang  sama  antara  IPK  dengan IPK,  sedangkan  angka  3  pada  kolom  C2  baris  C1 menunjukkan bahwa IPK lebih penting dibandingkan  SEMESTER.  Angka  0,3333333  pada kolom  C1  baris  C2  merupakan  hasil  perhitungan angka  1  pada  baris  dan  kolom  C1  baris  C1  dibangi dengan angka 3 pada kolom C2 baris C1. Sedangkan angka yang lain diperoleh dengan cara yang sama. Langkah  2  :  Normalisasi  Matrix  Perbandingan berpasangan  dengan  membagi  setiap  elemen  pada matrix  perbandingan  berpasangan  dengan  nilai penjumlahan setiap kolom pada matrix perbandingan  berpasangan,  hasil  normalisasi  dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini. Contoh Perhitungan Matrix (C1, C1) : 0.53571429
Tabel 4 Matrik Normalisasi C1 C2 C3 C4 C1 0.53571429 0.64285714 0.54347826 0.25 C2 0.17857143 0.21428571 0.32608696 0.25 C3 0.10714286 0.07142857 0.10869565 0.41666667 C4 0.17857143 0.07142857 0.02173913 0.08333333 Jumlah 1 1 1 1
Langkah  3  :  Menentukan  bobot  setiap  kriteria, dengan  menjumlahkan  setiap  baris  dari  matrix normalisasi kemudian dibagi dengan jumlah kriteria, Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5 Menentuan Nilai Bobot Kriteria
C1 C2 C3 C4 Juml ah Bobot C1 0.535 71429 0.642 85714 0.543 47826 0.25 1.972 04969 0.493 C2 0.178 57143 0.214 28571 0.326 08696 0.250 0.968 94410 0.242 C3 0.107 14286 0.071 42857 0.108 69565 0.416 66667 0.703 93375 0.176 C4 0.178 57143 0.071 42857 0.021 73913 0.083 33333 0.355 07246 0.089 Total 1 1 1 1 4 1
Langkah  4  :  Menghitung  nilai  konsistensi,  yang diawali dengan menghitung nilai λ max, CI dan CR untuk  menghitung  CR  diperlukan  nilai  Index  Rasio sesuai dengan jumlah kriteria, nilai index rasio dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini .
Tabel 6 Nilai Index Rasio N 1 2 3 4 5 6 RI 0 0 0.58 0.9 01.12  1.24 N 7 8 9 10 11 RI  1.32  1.41  1.45  1.49 1.51
= 4.734989648 Menghitung nilai CI dan CR :
-0.782292386
Karena  nilai  CR maka  bobot  maka  bobot sudah  konsisten  dan  dapat  dilanjutkan  ke  proses perangkingan menggunakan metode TOPSIS.

## 3.4.2 Flowchard Metode TOPSIS

## Gambar 5. Flowchart Metode TOPSIS
Gambar 5 merupakan diagram alir perhitungan  metode  TOPSIS,  yang  diawali  dengan proses  pengambil  nilai  bobot  dari  perhitungan  ahp, kemudian  dilanjutkan  dengan  pembuatan  matrik keputusan, hitung matrik keputusan ternormalisasi,hitung solusi ideal positif dan negatif, hitung  nilai  jarak  setiap  alternatif  dengan  solusi ideal  positif  dan  negatif,  yang  terakhir  hitung  nilai preferansi dari setiap alternatif. Hasil dari perhitungan  ini  adalah  daftar  penerima  beasiswa yang  telah  dilakukan  perangkingan  terhadap  nilai preferensi dimulai dari nilai terbesar hingga terkecil. Berikut ini adalah proses perangkingan menggunakan Menggunakan metode TOPSIS, untuk contoh  perhitungan  digunakan  5  sampel  data mahasiswa  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  7  berikut ini .

## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)

## Tabel 7 Sampel Data Mahasiswa
NIM IPK SEMES TER PENGHA SILAN BEASI SWA LAIN 1511054 4 7 1000000 TIDAK 1511057 3.81 7 1500000 TIDAK 1611177 3 5 1000000 TIDAK 1611178 3.45 5 1750000 TIDAK 1711094 3.61 3 1000000 TIDAK
Langkah  1  :  Membuat  Matrik  Keputusan  dengan mengkonversi  data  mahasiswa    pada  Tabel  3.7 sesuai  dengan  desain  kriteria  pada  Tabel  3.1  ,  hasil konversi dapat dilihat pada tabel 8 berikut ini.

## Tabel 8 Konversi Data Mahasiswa
NIM IPK SEMES TER PENGHASI LAN BEAS ISWA LAIN 1511054 5 5 5 5 1511057 5 5 5 5 1611177 1 3 5 5 1611178 3 3 5 5 1711094 3 1 5 5
Langkah  2  :  Normalosasi  matrix  keputusan  dengan membagi setiap nilai pada matrix keputusan dengan nilai  dari  pembagi  yang  didapatkan  dari  akaar kuadrat  dari  setiap  baris  kriteria  Hasil  normalisasi dapat dilihat pada Tabel 9 berikut ini.

## Tabel 9 Normalisasi Matrix Keputusan
PEMBAGI 8.306623863 8.306623863 11.18033989 11.18033989 NIM IPK SEMESTER PENGHASILAN BEASISWA LAIN 1511054 0.601929265 0.601929265 0.447213595 0.447213595 1511057 0.601929265 0.601929265 0.447213595 0.447213595 1611177 0.120385853 0.361157559 0.447213595 0.447213595 1611178 0.361157559 0.361157559 0.447213595 0.447213595 1711094 0.361157559 0.120385853 0.447213595 0.447213595
Langkah  3  :  Menghitung  matrix  normalisasi terbobot  dengan  mengalikan  setiap  elemen  pada matrix  normalisasi  dengan  bobot  yang  telah dihasilkan  dari  perhitungan  metode  topsis,  seperti pada Tabel 10 berikut ini.

## Tabel 10 Matrix Normalisasi Terbobot
BOBOT 0.493 0.242 0.176 0.089 NIM IPK SEMES TER PENG HASI LAN BEASI SWA LAIN 1511054 0.29675 8605 0.145808 952 0.0787 02186 0.0396 98308 1511057 0.29675 8605 0.145808 952 0.0787 02186 0.0396 98308 1611177 0.05935 1721 0.087485 371 0.0787 02186 0.0396 98308 1611178 0.17805 5163 0.087485 371 0.0787 02186 0.0396 98308 1711094 0.17805 5163 0.029161 79 0.0787 02186 0.0396 98308
Langkah  4  :  Menghitung  nilai  solusi  ideal  positif dan  negatif,  untuk  solusi  ideal  positif  jika  atribut dari  kriteria  adalah    benefit/keuntungan  maka  nilai yang  diambil  adalah  nilai  max  dari  setiap  kriteria  ,
jika  atribut  cost/biaya  maka  nilai  yang  diambil adalah  nilai  min  dan  untuk  sulusi  ideal  negatif berlaku kondisi sebaliknya jika atribut benefit/biaya maka diambil nilai min , jika atribut cost/biaya maka diambil  nilai  max,  hasil  perhitungan  dapat  dilihat pada Tabel 11 berikut ini.

## Tabel 11 Solusi Ideal Positif dan Negatif
Kriteria IPK SEMES TER PENGH ASILAN BEASIS WA LAIN Atribut benefit benefit benefit benefit A+ 0.29675 8605 0.145808 952 0.078702 186 0.039698 308 A- 0.05935 1721 0.029161 79 0.078702 186 0.039698 308
Langkah  5  :  Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positf  dan negatif  menggunakan  rumus  (6),  hasil  perhitungan dapat dilihat pada Tabel 12 berikut ini.
Tabel 12 Jarak Positif dan Negatif D+ D- 0 0.264515763 0 0.264515763 0.244466089 0.058323581 0.132257882 0.132257882 0.16642436 0.118703442 Dari  Tabel  13  jika  diambil  3  mahasiswa  yg  akan mendapatkan  beasiswa  maka  berdasarkan  nilai tertinggi yang berhak mendapatkan adalah mahasiswa  dengan  NIM    1511054,  1511057  dan 1611178.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengujian Pada pengujian fungsionalitas sistem, dilakukan  percobaan  untuk  menjalankan  semua fungsi  yang  ada  disistem,  apakah  bekerja  dengan normal  atau  tidak.  Pengujian  dilaukan  pada  2 browser  pada  perangkat  dengan  spesifikasi  CPU yang digunakan adalah Intel Core i5-6200U CPU @ 2.30GHz, RAM 8 GB, dan Penyimpanan Harddisk.
Tabel 14 Fungsionalitas sistem Fungsi Google Chrome Firefox Tampil Halaman Login   Tampil Halaman utama   Tampil data pengajuan   Tambah data pengajuan   Ubah data pengajuan   Hapus data Pengajuan   Tampil data kriteria   Tambah data kriteria   Ubah data kriteria   Hapus data kriteria   Seleksi  dengan  metode AHP-TOPSIS   Tampil data alternatif   Proses Login dan Lggout  

## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Dari  Tabel  14  dapat  dilihat  bahwa  hasil pengujian fungsional berjalan baik tidak ada kendala pada sistem.

## 4.1.1 Pengujian Metode
Pengujian metode dilakukan untuk mengetahui apakah  ada  perbedaan  antara  proses  seleksi menggunakan  sistem  dan  perhitungan  manual  serta perhitungan  menggunakan  metode  AHP-TOPSIS dan TOPSIS.
1. Perbandingan  hasil  perangkingan  perhitungan manual  dengan  sistem  digunakan  seluruh  data pengajuan  beasiswa  dengan  jumlah  161  data didapatkan  hasil  selisih  0  yang  artinya  tidak ada  perbedaan  antara  perhitungan  manual dengan perhitungan sistem.
2. Perbandingan  hasil  perangkingan  metode AHP-TOPSIS dengan metode TOPSIS digunakan  seluruh  data  pengajuan  beasiswa dengan  jumlah  161  data,  dari  pengujian didapatkan  hasil  rata-rata  selisih  sebesar 0.032138.  Selisih  diperoleh  karena  adanya perbedaan  nilai  bobot  yang  digunakan  pada kedua  metode,  untuk  metode  AHP-TOPSIS bobot  yang  digunakan  merupakan  hasil normalisasi  dari  perhitungan  AHP  sedangkan untuk  metode  TOPSIS  bobot  yang  digunakan untuk masing-masing kriteria berurutan sebesar  0.35,  0.25,  0.25,  0.15  (IPK,  Semester, Penghasilan, Beasiswa Lain).
3. Perbandingan  hasil  perangkingan  65  teratas dari  161  data  menggunakan  metode  AHP- TOPSIS  dan  metode  TOPSIS  dari  hasil pengujian  didapatkan  nilai  rata-rata  selisih sebesar  0.033082478,  dan  jika  diperhatikan kolom  nim    dari  kedua  metode  sama,  yang berarti  hasil  perangkingan  kedua  metode menghasilkan data perangkingan dengan atribut yang sama.
4. Perbandingan  hasil  seleksi  menggunakan sistem  dengan  hasil  seleksi  dari  ITN  Malang  , diambil  65  mahasiswa  dari  total  161  data pengajuan beasiswa.
Tabel 15 Hasil Pengujian Akurasi Metode AHP-TOPSIS
dan TOPSIS Total Data 65 Jumlah Data Sama 53 53 TingKat Akurasi Jumlah data Sama/ Total Data * 100% Jumlah data Sama/ Total Data * 100% =  82% =  82%
/Dari Tabel 15  yang  merupakan tabel  berbandingan hasil  seleksi  menggunakan  sistem  menggunakan metode  AHP-TOPSIS  dan  TOPSIS  dengan  hasil seleksi  dari  ITN  Malang  dengan  total  data  65
diperoleh  jumlah  data  yang  sama  sebesar  53 mahasiswa  sehingga  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar 82%.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  sistem  datap menjalankan  setiap  fungsi  dengan  baik  seperti melakukan konfigurasi data , tampilan website dan  proses  perhitungan  metode  berjalan dengan baik di kedua browser yang digunakan untuk pengujian.
2. Dari  hasil  pengujian  sistem  untuk  proses seleksi  menggunakan  metode  AHP-TOPSIS didapatkan  hasil  perhitungan  sistem  sama dengan  hasil  perhitungan  manual  dengan selisih sebesar 0.
3. Dari hasil pengujian sistem untuk perbandingan antara perhitungan dengan metode AHP_TOPSIS dan TOPSIS didapatkan nilai rata-rata selisih sebesar 0.032138.
4. Dari  hasil  pengujian  perbandingan  antara metode AHP-TOPSIS dengan metode TOPSIS untuk  perangkingan  65  terbesar  dari  161  data didapatkan  nilai  rata-rata  selisih  sebesar 0.033082478  dan  urutan  alternatif  yang  sama dari kedua metode.
5. Dari  hasil  perbandingan  antara  data  hasil seleksi sisten menggunakan metode AHP_TOPSIS  dan  TOPSIS  dengan  data  hasil seleksi  dari  itn  malang  diperoleh  jumlah  data yang  sama  sebesar  53  dari  65  data,  dengan nilai  akurasi  sebesar  82%  hasil  akurasi  dari perangkingan  dan  akurasi  dari  kedua  metode mendapatkan hasil yang sama.

## 5.2 Saran
1. Dapat dikembangkan menjadi sistem informasi untuk pendaftaran beasiswa melalui website .
2. Fungsi  kriteria  yang  bisa  bertambah  dan berkurang dapat ditambahkan dalan Sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muhardono ,  A.  and  Isnanto,  R.R.,  2014. Penerapan  metode  AHP  dan  Fuzzy  TOPSIS untuk  sistem  pendukung  keputusan  promosi jabatan.  Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis,  2, pp.108-115.
[2] APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SEBAGAI FILTER PENERIMA  BEASISWA  MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS."  INDUSTRI  INOVATIF  5.1 (2015): 42-52.
[3] Azis,  A.  and  Mahmudi,  G.,  2017.  Sistem Pendukung Keputusan  untuk  Rekomendasi Wirausaha Menggunakan Metode AHP- TOPSIS  (Studi  Kasus  Kab.  Probolinggo) (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya).

## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
[4] Sari,  D.R.,  Windarto,  A.P.,  Hartama,  D.  and Solikhun, S., 2018. Sistem Pendukung
Keputusan  untuk  Rekomendasi  Kelulusan
Sidang  Skripsi  Menggunakan  Metode  AHP- TOPSIS. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, 6(1), pp.1-6
[5] Zulfia, H. and Wahyuni, F.S., 2018.

## ANALISIS  METODE  AHP  (ANALYTIC
HIERARCHY  PROCESS)  DAN  TOPSIS (TECHNIQUE  FOR  ORDER  REFERENCE BY  SIMILIARITY  TO  IDEAL  SOLUTION) UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  E-RECRUITMEN  PENYIAR RADIO  XYZ.  Jurnal  MNEMONIC,  1(1),
pp.32-37