47
Naskah diterima: 1 Maret 2022, direvisi: 10 Maret 2022, disetujui: 14 Maret 2022
No: 30/E/KPT/2019 (Sinta 4) DOI: https://doi.org/10.31294/paradigma.v24i1.1008

## Metode Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive Wieght Dalam Pemilihan Beasiswa Di Madrasah Ibtidaiyah
Achmad Yusuf Amir* 1 , Putri Aisyiyah Rakhma Devi 2
1 Universitas Muhammadiyah Gresik/Teknik Informatika e-mail: amiry9696@gmail.com*
2 Universitas Muhammadiyah Gresik/Teknik Informatika e-mail: deviaisyiyah@umg.ac.id
Abstrak - Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui beasiswa yang ditawarkan oleh kepala sekolah di Jawa Timur kepada anak yatim piatu siswa madrasah ibtidaiyah (MI). tetapi dalam pemilihan umumnya masih dilakukan secara subjektif serta manual, serta tidak terdapatnya sistem pendukung dalam mengambil keputusan yang menjadikan proses pemilihan jadi lama serta kurang pas.  dengan menggunakan pendekatan (AHP) Analytical Hierarchy Process dan (SAW) Simple Additive Wieght . Analytic Hierarchy Process digunakan untuk menentukan bobot  masing-masing  kriteria,  sedangkan  metode  SAW  digunakan  untuk  menentukan  rangking  pertumbuhan beasiswa siswa. Proses penambahan beasiswa ini adalah untuk menguji akurasi dengan cara membandingkan hasil perhitungan pihak sekolah, hasil perhitungan metode AHP, hasil perhitungan metode SAW dan hasil perhitungan AHP  &  SAW  untuk  penentuan  beasiswa  anak  yatim  piatu.  Hasil  pengujian  akurasi  pada  4  permasalahan  uji tersebut diperoleh kalau tata cara AHP&SAW lebih baik dibangdingkan tata cara AHP serta tata cara SAW. Hasil akurasi tata cara AHP serta SAW pada permasalahan 1 merupakan 0%, pada permasalahan 2 merupakan 0%, pada permasalahan 3 merupakan 100%. serta pada permasalahan 4 merupakan 100%.
Kata kunci: Analytic Hierarchy Process, Simple Additive Weight, SPK, Beasiswa, Anak Yatim Piatu
Abstract - The purpose of this study was to determine the scholarships offered by school principals in East Java to  orphans  of  madrasah  ibtidaiyah  (MI)  students.  However,  in  general,  the  selection  is  done  subjectively  and manually, and there is no support system in making decisions which makes the election process long and not quite right. using the (AHP) Analytical Hierarchy Process and (SAW) Simple Additive Weight approaches. The Analytic Hierarchy Process is used to determine the weight of each criterion, while the SAW method is used to determine student scholarship growth ratings. The process of adding this scholarship is to test the accuracy by comparing the school calculations, the results of the AHP calculations, the results of the SAW calculations and the results of the AHP & SAW calculations for orphaned scholarships. The results of the accuracy test on the 4 test problems were  obtained  if  the  AHP  &  SAW  is  better  than  the  AHP  procedure  and  the  SAW  method.  The  results  of  the accuracy of the AHP and SAW procedures in problem 1 are 0%, in problem 2 it is 0%, in problem 3 it is 100%. and in problem 4 is 100%.
Keywords: Analytic Hierarchy Process, Simple Additive Weight, DSS, scholarship, orphans

## PENDAHULUAN
Pada  dasarnya  perkembangan  teknologi  khususnya komputer/laptop  beberapa  tahun  terakhir  ini  sangat pesat.  Dahulu,  orang  menulis  mengenakan  alat  tulis seperti pena atau pun pensil. Saat ini, menulis manual bisa  digantikan  dengan  memakai  komputer.  Cukup dengan  menekan  papan  ketik,  huruf  ataupun  angka yang  di  idamkan  hendak  timbul  di  layar.  Ada  pula disetiap  lembaga  pendidikan  spesialnya  sekolah, komputer menjadi perlengkapan buat mempermudah kinerja untuk setiap guru serta staf yang bertugas, dan spesialnya  dalam  penerimaan  beasiswa.  Beasiswa Anak  Yatim  ialah  pemberian  berbentuk  dorongan keuangan  yang  diberikan  kepada  perorangan  yang
bertujuan  buat  keberlangsungan  pembelajaran  yang ditempuh.  (Dayanti  et  al.,  2019)  Disetiap  lembaga pendidikan  khususnya  Madrasah  Ibtidaiyah  (MI) terdapat  dana  dorongan  sekolah  yang  ditawarkan kepada  siswa-siswanya  dari  keluarga  yang  kurang sanggup.  Buat  memperoleh  dana  bantuan  tersebut maka  harus  sesuai  dengan  aturan-aturan  yang  telah ditetapkan.  Kriteria  yang  ditetapkan  tergantung  dari masing-masing  sekolah.  Biasanya  kriteria  yang didetetapkan  semacam  pemasukan  orangtua,  serta lain-lain.  MI  AL-Ma’arif  merupakan Sekolah  Dasar (SD) Swasta juga menyelenggarakan Beasiswa untuk para  siswanya.  Beasiswa  tersebut  diberikan  kepada para  siswa  yang  memenuhi  kriteria  yang  sudah  di tentukan  oleh  pihak  sekolah.  Kriteria  yang
didetetapkan  pihak  sekolah  merupakan  bersumber pada  nilai,  pemasukan  orang  tua,  jumlah  saudara kandung, kedatangan/ absensi (Mufizar et al., 2016). Oleh karena itu tidak seluruh yang mendaftarkan diri selaku  calon  penerima  beasiswa  tersebut  hendak diterima,  cuma  yang  memenuhi  kriteria  saja  yang hendak  mendapatkan  beasiswa  tersebut.  (Noviyanti, 2019). “Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi,  perusahaan  atau  lembaga”,  menurut  Sri Kumaladewi dan Hari Purnomo (Sitio, 2017)
“DSS adalah sistem yang memberikan keterampilan pemecahan masalah atau kemampuan untuk mengkomunikasikan  masalah  dengan  kondisi” (Ahmad  Yani  &  Kom,  n.d.).  "Sistem  Pendukung Keputusan  (DSS)  menggabungkan  sumber  daya intelektual  pribadi  Keterampilan  komputer  untuk meningkatkan  kualitas  Memutuskan.  DSS  adalah komputer  untuk  pengambil  keputusan  manajemen Tentang Pertanyaan Tidak Terstruktur" (A. Y. Narti & Setiyadi, 2020; Septiani & Siahaan, 2017)
Sebab jumlah partisipan yang mengajukan beasiswa banyak dan penanda kriteria yang banyak pula hingga butuh  dibangun  suatu  sistem  pendukung  keputusan supaya  bisa  memudahkan  dalam  memastikan kebijakan  secara  pas,  cepat,  efisien  serta  efektif. Bersumber pada statment diatas, penulis tertarik buat membuat  penerapan  metode  sistem  pendukung keputusan  buat  memastikan  penerima  beasiswa sesuai dengan kriteria yang di tentukan, supaya dapat memudahkan  dalam  memastikan  kebijakan  secara pas,  cepat,  efisien  serta  efektif.  Metode  yang digunakan ialah metode Analytic Hierarchy Process (AHP) serta Simple Additive Weighting (SAW).
Tata cara Metode AHP ini hendak membagikan hasil pembobotan  dari  tiap-tiap  alternatif  pilihan  sesuai dengan  banyak  kriteria  yang  diresmikan  sebaliknya Metode  SAW  ini  diseleksi  sebab  sanggup  memilah alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif,  dalam perihal  ini  alternatif  yang  diartikan  merupakan memastikan  penerima  beasiswa  bersumber  pada kriteria- kriteria yang didetetapkan. Perhitungan AHP hendak  banyak  melaksanakan  perbandingan  ialah perbandingan antar kriteria, serta perbandingan antar alternatif tiap kriteria. (Na’am, 2017; N. Narti et al., 2019; Normah et al., 2021; Sitio, 2017)
Sehingga  akan  sesuai  apabila  digunakan  buat  riset permasalahan  yang  lebih  mementingkan  ketelitian dalam  penilaian  daripada  banyaknya  kriteria  serta alternatif  yang  dinilai  sedangkan  Perhitungan  SAW buat  memastikan  bobot  prioritas  opsi  sangat tergantung  pada  pemberian  nilai  pada  nilai  kriteria serta  sub  kriteria,  setelah  itu  sesi  penilaian  kriteria serta sub kriteria  hendak  menciptakan  prioritas  buat
memastikan  siswa  yang  berhak  memperoleh beasiswa  anak  yatim  tersebut.  (Diah  et  al.,  2018; Refiza,  2019;  W.  E.  Sari  et  al.,  2021).  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  Sistem pendukung keputusan menggunakan Microsoft Excel untuk  menentukan  siswa-siswi  yang  memenuhi syarat beasiswa anak yatim berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. (Kusnadi & Dwiyansyah, 2020)

## METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  yang  akan  digunakan  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah
Tahap  pertama  yang  dilakukan  mengidentifikasi masalah  yang  ada.  Kurangnya  siswa-siswi  MI  AL- Ma'arif yang kurang mampu dikarenakan kehilangan orangtua membuat Guru kasian melihat situasi siswa- siswi tersebut, akhirnya Guru ingin membantu untuk siswa-siswi agar mendapatkan beasiswa anak yatim, tetapi  guru  bingung  siapa  yang  lebih  pantas mendapatkan  beasiswa  anak  yatim  untuk  siswa- siswinya.  bagaimana  memudahkan  guru  untuk memilih beasiswa anak yatim agar siswa-siswi yang dirasa kurang mampu bisa mendapatkannya.

## 2. Pengumpulan Data
Sebelum  melakukan  pengumpulan  data,  dilakukan observasi terhadap siswa-siswi yang  kurang mampu yang  ingin  mengikuti  beasiswa.  didapatkan  26  (dua puluh enam) responden yaitu siswa-siswi menengah kebawah melalui pengisian kuesioner, melalui tanya jawab.
3. Analisis Data
Analisis  data  adalah  kegiatan  mengolah  data  yang telah  dikumpulkan  menjadi  perangkat  hasil  dan penemuan  baru  atau  dalam  bentuk  pembuktian  dari hipotesis. (S. W. Sari & Hidayat, 2017)
4. Analytic Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  dikembangkan  oleh  matematikawan Thomas  L.  Saaty.  Metode  adalah  kerangka  kerja untuk membuat keputusan yang efektif pada masalah yang  kompleks  dengan  menyederhanakan  dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan menguraikan masalah menjadi bagian-bagian, mengatur  bagian  atau  variabel  berlapis-lapis  dan menetapkan  nilai  numerik  buat  evaluasi  subjektif tentang berartinya mencampurkan pertimbangan buat memastikan variabel mana yang mempunyai prioritas paling  tinggi  serta  mengambil  aksi  buat  pengaruhi hasil dari situasi tersebut. (Nugroho, 2020; Primadasa & Rini, 2019; Sutisna et al., 2020; Wibowo & Nisaa, 2020)
5. Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut  Fishburn  dan  MacCrimmon,  metode  SAW juga bisa disebut sebagai Weighted Addition. Konsep
dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari peringkat kinerja untuk setiap alternatif. Semua  properti.  “Kriteria  penilaian  bisa  ditentukan sesuai kebutuhan.” (Akbar & Anugrah, 2022; Diah et al., 2018; Frieyadie, 2016; Refiza, 2019) langkah  implementasi  dan  pembahasan  hasil penelitian  selesai  metode  penggabungan Analytical Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive Weighting (SAW)  dalam  Sistem  Pendukung keputusan  seleksi  beasiswa  anak  yatim  piatu. (Saprudin, 2019)

## 1. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Dalam  penelitian  ini  metode  AHP  digunakan  untuk menentukan  bobot  dari  kriteria-kriteria  yang  telah ditetapkan  Kepala  Sekolah  Madrasah  Ibtidaiyah (MI). Langkah-langkah menggunakan Metode AHP 1.  Mendefinisikan  masalah  dan  mengidentifikasi solusi yang diinginkan, kemudian menyusun hierarki masalah  yang  dihadapi.  Berikut  Hirarki  untuk menentukan  beasiswa  anak  yatim  piatu  ditunjukkan pada Gambar 1.
Sumber: Data Peneliti MI Al-Ma’arif Sukomulyo Gambar 1. Hirarki Pemilihan Beasiswa
Proses penelitian yang digunakan untuk menggabungkan  metode  Analytical  Hierarchical Process  (AHP)  dan  Simple  Additive  Weighting (SAW) menggunakan flowchart untuk menggambarkan  alur  proses  komputasi  yang berlangsung  dalam  sistem.  Proses  perhitungan ditunjukkan pada Gambar 2.
Sumber: (Ichsan & Devi, 2021) Gambar 2. Alur Perhitungan AHP dan SAW
Terlihat dari Gambar 2 bahwa proses perhitungan dari matriks  pembanding  hingga  menghitung  rasio konsistensi pada AHP, kemudian nilai prioritas yang dihasilkan  oleh  AHP  akan  digunakan  sebagai  bobot awal  perhitungan  SAW,  kemudian  metode  SAW dimulai dari pembentukan matriks keputusan, sampai Dapatkan nilai preferensi total. Untuk setiap alternatif akan diranking sebagai nilai terbaik.

## Tabel 1. Skala Perbandingan Berpasangan
Kode Kriteria Nama Kriteria Jenis C1 Usia Siswa Benefit C2 Penghasilan Ortu/wali Cost C3 Pekerjaan Ortu/wali Cost C4 Jumlah tanggunggan Ortu/wali Benefit C5 Tunggakan Sekolah Benefit C6 Usia Siswa Cost C7 Kepemilikan Rumah Cost Sumber: (Ichsan & Devi, 2021)
2.  Elemen  diprioritaskan  dengan  membuat  matriks perbandingan  berpasangan  yang  diisi  dengan  angka buat mewakili kepentingan relatif antar elemen dalam matriks  skala  perbandingan  berpasangan.  Matriks
perbandingan berpasangan ditunjukkan pada Gambar 3.
Sumber: (Diah et al., 2018) Sumber: (Ichsan & Devi, 2021) Gambar 3. Matriks Perbandingan Berpasangan
3. Normalisasi Matriks
a. Tambahkan  nilai  di  setiap  kolom  matriks perbandingan  berpasangan  yang  ditunjukkan  di bawah ini.
n = ∑ 𝑥𝑖𝑗 (1) 𝑧 𝑖=0 Keterangan : n = hasil penjumlahan tiap kolom z = banyaknya alternatif I = 1,2,3,...,z x = nilai tiap cell / gabungan antara kolom dan baris Contoh perhitungan : n = 1 + 1,0 + 0,3 + 0,2 + 1,0 + 0,3 + 0,5 = 4,37

## Tabel 2. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen yang sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya. 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika aktivitas i memiliki satu titik dibandingkan  dengan  aktivitas  j, maka  j  memiliki  nilai  yang berlawanan dibanding dengan i
Sumber: pengolahan data penelitian (R. K. Sari & Achyani, 2021)
Pada tabel 2 memasukan nilai intensitas kepentingan ke  matriks  perbandingan  berpasangan  dan  dapat dilihat  pada  gambar  3.  Dan  lakukan  perhitungan sampai  kolom  terakhir/Kepemilikan  rumah.  ini hasilnya Perbandingan berpasangan dari jumlah nilai setiap  kolom  dalam  matriks,  yang  dapat:  Lihat Gambar 4.

## Sumber: (Diah et al., 2018; Irawati, 2018)
Gambar 4. Hasil Perjumlahan Nilai dari Setiap Kolom
b. Membagi setiap nilai kolom dengan total kolom yang  bersangkutan  untuk  memperoleh  normalisasi matriks yang ditunjukkan pada persamaan dibawah ini.
m = 𝑋𝑗𝑗 𝑛 (2)
Keterangan : m = hasil dari normalisasi x = nilai tiap cell / gabungan antara baris dan kolom n = hasil jumlah tiap kolom Contoh perhitungan : m = 1 / 4,37 = 0,229 m = 1 / 4,37 = 0,229 m = 3 / 9,00 = 0,333 m = 5 / 12,54 = 0,399 m = 1 / 14,33 = 0,070 m = 3 / 16,00 = 0,188 m = 2 / 18,00 = 0,111
Berikut  nilai  normalisasi  matriks  yang  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Sumber: (Diah et al., 2018; Irawati, 2018) Gambar 5. Nilai Normalisasi Matriks
4. Menghitung banyak bobot prioritas Menjumlahkan nilai dari baris dan membagi hasil jumlahnya dengan banyak jumlah elemen buat mendapatkan  nilai  rata-  rata/  bobot  prioritas  yang ditunjukkan pada persamaan.
bp = ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑗=0 𝑛 (3)
Keterangan : bp = hasil rata-rata/bobot prioritas n = banyak kriteria j = 1,2,3,...,n x = nilai tiap cell / gabungan antara baris dan kolom
Contoh Perhitungan : bp = 0,229 + 0,229 + 0,333 + 0,399 + 0,070 + 0,188 + 0,111 = 1,558 / 7 = 0,223
Jalani perhitungan hingga baris ke-7/baris Kepemilikan rumah. Berikut  hasil dari penjumlahan baris  dan  di  bagi  dengan  jumlah  elemen/  jumlah kriteria yang dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3. Bobot Prioritas dari perhitungan AHP
Kriteria Bobot Status Siswa 0,223 Penghasilan Ortu/wali 0,215 Pekerjaan Ortu/wali 0,136 Jumlah tanggungan Ortu/wali 0,188 Tunggakan pembayaran sekolah 0,115 Usia Siswa 0,062 Kepemilikan Rumah 0,061 N 1 5. Menghitung Eigen
maksimum Proses pembuatan keputusan, berarti buat mengenali seberapa baik konsistensi yang ada sebab tidak diharapkan keputusan bersumber pada pertimbangan  dengan  konsistensi  yang  rendah. Hal- hal yang dicoba dalam sesi ini merupakan:
a. Kalikan tiap nilai cell awal dengan bobot prioritas awal, nilai pada kolom cell kedua dengan prioritas kedua, serta seterusnya.
Contoh Perhitungan: Kolom Status = 1 * 0,233 = 0,233 Kolom Penghasilan = 1 * 0,215 = 0,215 Kolom Pekerjaan = 3 * 0,136 = 0,409 Kolom Tanggungan = 5 * 0,188 = 0,941 Kolom Tunggakan = 1 * 0,115 = 0,115 Kolom Usia = 3 * 0,062 = 0,185 Kolom Kepemilikan = 2 * 0,061 = 0,122 Lakukan perhitungan sampai kolom terakhir. Berikut hasil dari perkalian setiap nilai cell dengan bobot prioritas dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Perkalian Nilai Cell dengan Bobot Prioritas
b.Jumlah Hasil untuk setiap baris pada Matriks. Contoh Perhitungan:
Baris  Status  =  0,223  +  0,215  +  0,409  +  0,941  + 0,115 + 0,185 + 0,122 = 2,210
Lakukan perhitungan sampai baris terakhir atau baris Kepemilikan  rumah.  Berikut  hasil  penjumlahan setiap baris pada matriks dapat dilihat pada Gambar 7
Sumber: (Diah et al., 2018)
Gambar 7. Hasil Perjumlahan Setiap Baris
c. Hasil dari Jumlah baris dibagi dengan elemen prioritas yang bersangkutan.
Contoh perhitungan: Baris Status Siswa = 1,558 / 0,223 = 6,987
Lakukan perhitungan sampai baris terakhir atau baris Pendidikan terakhir. Berikut hasil penjumlahan baris dibagi  dengan  elemen  prioritas  baris  dapat  dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Jumlah Baris Dibagi Bobot
Kriteria Baris Bobot λ Status Siswa 1,558 0,223 6,987 Penghasilan Ortu/wali 1,503 0,215 6,991 Pekerjaan Ortu/wali 0,955 0,136 7,022 Tanggungan ortu/wali 1,318 0,188 7,011 Tunggakan sekolah 0,805 0,115 7,000 Usia Siswa 0,432 0,062 6,968 Kepemilikan rumah 0,429 0,061 7,033 Sumber: (Diah et al., 2018)
d. Jumlahkan hasil lamda tiap kriteria dibagi dengan banyak  elemen  yang  ada,  hasilnya  disebut  λmaks yang ditunjukkan pada persamaan dibawah ini.
λ maks = ∑ λ 𝑛 (4)
Keterangan:
λmaks = Eigen Maksimum
n = Banyak Kriteria
Contoh Perhitungan: λ  =  6,987  +  6,991  +  7,022  +  7,011  +  7,000  + 6,968 + 7,033 = 49,010 λ maks = 49.010 / 7 = 7,001
6 .Menghitung Indek  Konsistensi atau  (CI) Consistency  Index yang  diperlihatkan  pada persamaan dibawah ini.
CI = λmaks−n 𝑛−1 (5)
Keterangan: n = Banyak Kriteria
Contoh Perhitungan: CI = 7,001−7
7−1 = 0,001/6 = 0,00025
7.Menghitung Rasio Konsistensi atau (CR)
Consistency Ratio yang diperlihatkan pada persamaan dibawah ini.
CR = 𝐶𝐼 𝐶𝑅 (6)
Keterangan: RI = Rasio Indeks CR = Rasio Konsistensi Comtoh Perhitungan: CR = 0,00025 / 1,32 = 0,00019 Nilai RI dapat dilihat di Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Index Random Sumber: (Diah et al., 2018) Ukuran Matriks Nilai RI Ukuran Matriks Nilai RI 1,2 0 9 1,45 3 0,58 10 1,49 4 0,90 11 1,51 5 1,12 12 1,48 6 1,24 13 1,56 7 1,32 14 1,57 8 1,41 15 1,59
8. Memeriksa konsistensi hirarki jika nilai CR > 0,1 maka penilaian information judgment tidak konsisten dan  harus  diperbaiki.  Jika  rasio  konsisten  CR  0,1 maka  perhitungan  information  konsisten  dan  benar. CR  (0,00019)  0.1  maka  perhitungan  information konsisten dan benar.

## 2. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Dalam penelitian ini metode SAW digunakan untuk perhitungan  terakhir  atau  menentukan  rangking pemilihan Beasiswa Anak Yatim Piatu. Tahap-tahap dalam penyelesaian metode SAW adalah:
1.  Identifikasi  kriteria yang  akan  digunakan  sebagai acuan dalam pendukung keputusan, yaitu Ci. a. Status Siswa-siswi
Metrik  yang  digunakan  untuk  menentukan beasiswa  didasarkan  pada  status  siswa.  Lihat Tabel 6 untuk kriteria status siswa.

## Tabel 6. Kriteria Status Siswa
Kriteria Skala Bobot Piatu Variable ke-1 / 1/3 = 0,33 Status Siswa-siswi Yatim Variable ke-2 / 2/3 = 0,67 Yatim Piatu Variable ke-3 / 3/3 = 1 b. Penghasilan Orangtua/wali Metrik  yang  digunakan  untuk  menentukan beasiswa didasarkan pada Penghasilan Orangtua/wali.  Lihat  Tabel  7  untuk  kriteria Penghasilan Orangtua/wali.

## Tabel 7. Kriteria Penghasilan Ortu/wali
Kriteria Skala Bobot < 1.500.000 Variable ke-1 / 1/4 = 0,25 Penghasilan Ortu/wali 1.500.000 – 2.500.000 Variable ke-2 / 2/4 = 0,5 2.500.000 – 3.500.000 Variable ke-3 / 3/4 = 0,75 3.500.000 – 4.500.000 Variable ke-4 / 4/4 = 1 c. Pekerjaan Orangtua/wali Metrik  yang  digunakan  untuk  menentukan beasiswa didasarkan pada Pekerjaan
Orangtua/wali.  Lihat  Tabel  8  untuk  kriteria Pekerjaan Orangtua/wali.

## Tabel 8. Kriteria Pekerjaan Ortu/wali
Kriteria Skala Bobot Tidak memiliki pekerjaan tetap Variable ke-1 / 1/6 = 0,17 Memiliki pekerjaan tetap Variable ke-2 / 2/6 = 0,33 Pekerjaan Ortu/wali Buruh/pegawai honorer Variable ke-3 / 3/6 = 0,5 PNS/TNI/ Polri Variable ke-4 / 4/6 = 0,67 Swasta Variable ke-5 / 5/6 = 0,83 Wiraswasta Variable ke-6 / 6/6 = 1
d. Jumlah Tanggungan Orangtua/wali Metrik  yang  digunakan  untuk  menentukan beasiswa  didasarkan  pada  Jumlah  Tanggungan Orangtua/wali.  Lihat  Tabel  9  untuk  kriteria Jumlah Tanggungan Orangtua/wali.

## Tabel 9. Jumlah tanggungan Ortu/wali
Kriteria Skala Bobot 1Anak Variable ke-1 / 1/5 = 0,2 2 Anak Variable ke-2 / 2/5 = 0,4 Jumlah tanggungan Orangtua/ wali 3 Anak Variable ke-3 / 3/5 = 0,6 4 Anak Variable ke-4 / 4/5 = 0,8 >= 5 Anak Variable ke-5 / 5/5 = 1
e. Tunggakan Pembayaran Sekolah
Metrik  yang  digunakan  untuk  menentukan beasiswa didasarkan pada Tunggakan Pembayaran Sekolah. Lihat Tabel 10 untuk kriteria Tunggakan Sekolah.
Tabel 10. Tunggakan Pembayaran Sekolah Kriteria Skala Bobot Tunggakan Tidak Variable ke-1 / 1/2 = 0,5 Sekolah Ya Variable ke-2 / 2/2 = 1
f. Usia Siswa-siswi Metrik  yang  digunakan  untuk  menentukan beasiswa didasarkan pada  Usia  Siswa-siswi.  Lihat Tabel 11 untuk kriteria Usia Siswa-siswi.
Tabel 11. Usia Siswa-siswi Kriteria Skala Bobot Usia 7 - 9 Th Variable ke-1 / 1/3 = 0,33 Siswa- 10 - 11 Th Variable ke-2 / 2/3 = 0,67 siswi >= 12 Th Variable ke-3 / 3/3 = 1
g. Kepemilikan rumah/bangunan tempat tinggal Metrik  yang  digunakan  untuk  menentukan beasiswa  didasarkan  pada  Kepemilikan  rumah. Lihat  Tabel  12  untuk  kriteria  Kepemilikan rumah/bangunan tempat tinggal.

## Tabel 12. Kepemilikan Rumah
Kriteria Skala Bobot Kepemilikan Panti Variable ke-1 / 1/5 = 0,2 Rumah/ Menumpang Variable ke-2 / 2/5 = 0,4 bangunan Kontrak/sewa Variable ke-3 / 3/5 = 0,6 tempat Milik Sendiri Variable ke-4 / 4/5 = 0,8 tinggal Dinas Variable ke-5 / 5/5 = 1
Ditentukan  menurut  persyaratan  atau  kriteria  utama di  atas,  kemudian  diberi  bobot  Preferensi  (W)  yang diperoleh  pada  perhitungan  bobot  menggunakan metode AHP adalah:
W1 = Status Siswa-siswi = 0,233 W2 = Penghasilan Ortu/wali = 0,215 W3 = Pekerjaan Ortu/wali = 0,136 W4 = Tanggungan Ortu/wali = 0,188 W5 = Tunggakan Sekolah = 0,115 W6 = Usia Siswa-siswi = 0,062 W7 = Kepemilikan Rumah = 0,061
Dalam penentuan beasiswa anak yatim piatu dengan memakai tata cara AHP serta SAW bersumber pada kriteria-  kriteria  diatas  hingga  diperoleh  informasi bisa dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Nilai dari Tiap-tiap Kriteria
2. Memastikan rating kecocokan tiap alternatif pada tiap  kriteria.  Dalam  memastikan  rating  kecocokan hingga  nilai  dari  tiap-tiap  kriteria  dimasukkan kedalam  tabel  rating  kecocokan  yang  sudah disesuaikan  dengan  nilai  dari  tabel  kriteria. Hingga  tabel  rating  kecocokan  bisa  dilihat  pada Gambar 9.
Gambar 9. Rating Kecocokan
3.Membuat  matriks  keputusan  bersumber  pada kriteria( Ci). Nilai dari hasil tabel kecocokan setelah itu dibuat kedalam wujud matriks.
X
[ 1 0,75 0,67 0,75 0,33 0,25 0,67 1 0,67 0,5 0,67 0,75 0,33 1 0,33 0,4 1 0,2 0,67 0,2 1 0,4 0,83 0,4 0,83 0,4 1 0,6 0,5 0,33 0,5 0,33 0,5 0,67 1 0,67 1 0,67 0,5 0,33 0,5 0,67 0,2 0,4 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6]
4.Setelah  itu  melaksanakan  normalisasi  matriks didasarkan pada persamaan yang disesuaikan dengan jenis  atribut  (atribut  keuntungan  dan  atribut  biaya) untuk mendapatkan matriks yang dinormalisasi R. a. Kriteria Status Siswa-siswi (Benefit)
R 11 = 1 𝑀𝑎𝑥(1,   0,67,   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33) = 1 1 = 1
R 21 = 0,67 𝑀𝑎𝑥(1,   0,67,   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33) = 0,67
1 = 0,67
R 31 = 0,33 𝑀𝑎𝑥(1,   0,67,   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33) = 0,33
1 = 0,33
R 41 = 0,67
𝑀𝑎𝑥(1,   0,67,   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33) = 0,67 1 = 0,67
R 51 = 0,67 𝑀𝑎𝑥(1,   0,67,   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33) = 0,67
1 = 0,67 R 61 = 0,67 𝑀𝑎𝑥(1,   0,67,   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33) = 0,67 1 = 0,67 R 71 = 0,33 𝑀𝑎𝑥(1,   0,67,   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33) = 0,33 1 = 0,33
b. Kriteria Penghasilan Orangtua/wali (Cost) R 12 = 0,75 𝑀𝑖𝑛(0,75,   0,75,   0,45,   1,   0,5,   0,75,   1) = 0,75 0,25 = 3 R 22 = 0,75 𝑀𝑖𝑛(0,75,   0,75,   0,45,   1,   0,5,   0,75,   1) = 0,75 0,25 = 3 R 32 = 0,45 𝑀𝑖𝑛(0,75,   0,75,   0,45,   1,   0,5,   0,75,   1) = 0,45 0,25 = 1
R 42 = 1
𝑀𝑖𝑛(0,75,   0,75,   0,45,   1,   0,5,   0,75,   1) = 1 0,25 = 4 R 52 = 0,5
𝑀𝑖𝑛(0,75,   0,75,   0,45,   1,   0,5,   0,75,   1) = 0,5 0,25 = 2
R 62 = 0,75 𝑀𝑖𝑛(0,75,   0,75,   0,45,   1,   0,5,   0,75,   1) = 0,75 0,25 = 3
R 72 = 1
𝑀𝑖𝑛(0,75,   0,75,   0,45,   1,   0,5,   0,75,   1) = 1 0,25 = 4
c. Kriteria Pekerjaan Orangtua/wali (Cost)
R 13 = 0,33 𝑀𝑖𝑛(0,33,   1,   0,67,   1,   0,83,   0,83,   1) = 0,33 0,33 = 1
R 23 = 1 𝑀𝑖𝑛(0,33,   1,   0,67,   1,   0,83,   0,83,   1) = 1 0,33 = 3,03
R 33 = 0,67
𝑀𝑖𝑛(0,33,   1,   0,67,   1,   0,83,   0,83,   1) = 0,67 0,33 = 2,03
R 43 = 1
𝑀𝑖𝑛(0,33,   1,   0,67,   1,   0,83,   0,83,   1) = 1 0,33 = 3,03
R 53 = 0,83 𝑀𝑖𝑛(0,33,   1,   0,67,   1,   0,83,   0,83,   1) = 0,83 0,33 = 2,52
R 63 =
0,83
𝑀𝑖𝑛(0,33,   1,   0,67,   1,   0,83,   0,83,   1) = 0,83 0,33 = 2,52
R 73 = 1
𝑀𝑖𝑛(0,33,   1,   0,67,   1,   0,83,   0,83,   1) = 1 0,33 = 3,03
d. Kriteria Tanggungan Ortu/wali (Benefit)
R 14 = 0,4 𝑀𝑎𝑥(0,4,   0,2,   0,2,   0,4,   0,4,   0,4,   0,6) = 0,4 0,6 = 0,67
R 24 = 0,2 𝑀𝑎𝑥(0,4,   0,2,   0,2,   0,4,   0,4,   0,4,   0,6) = 0,2 0,6 = 0,33
R 34 = 0,2 𝑀𝑎𝑥(0,4,   0,2,   0,2,   0,4,   0,4,   0,4,   0,6) = 0,2 0,6 = 0,33
R 44 = 0,4
𝑀𝑎𝑥(0,4,   0,2,   0,2,   0,4,   0,4,   0,4,   0,6) = 0,4 0,6 = 0,67
R 54 = 0,4 𝑀𝑎𝑥(0,4,   0,2,   0,2,   0,4,   0,4,   0,4,   0,6) = 0,4 0,6 = 0,67
R 64 = 0,4
𝑀𝑎𝑥(0,4,   0,2,   0,2,   0,4,   0,4,   0,4,   0,6) = 0,4 0,6 = 0,67 R 74 = 0,6
𝑀𝑎𝑥(0,4,   0,2,   0,2,   0,4,   0,4,   0,4,   0,6) = 0,6 0,6 = 1
e. Kriteria Tunggakan Sekolah (Benefit) R 15 = 0,5 𝑀𝑎𝑥(0,5   0,5,   0,5,   1,   1,   0,5,   0,5) = 0,5 1 = 0,5 R 25 = 0,5 𝑀𝑎𝑥(0,5   0,5,   0,5,   1,   1,   0,5,   0,5) = 0,5 1 = 0,5
R 35 = 0,5
𝑀𝑎𝑥(0,5   0,5,   0,5,   1,   1,   0,5,   0,5) = 0,5 1 = 0,5
R 45 =
1 𝑀𝑎𝑥(0,5   0,5,   0,5,   1,   1,   0,5,   0,5) = 1 1 = 1
R 55 = 1 𝑀𝑎𝑥(0,5   0,5,   0,5,   1,   1,   0,5,   0,5) = 1 1 = 1
R 65 = 0,5
𝑀𝑎𝑥(0,5   0,5,   0,5,   1,   1,   0,5,   0,5) = 0,5 1 = 0,5
R 75 = 0,5
𝑀𝑎𝑥(0,5   0,5,   0,5,   1,   1,   0,5,   0,5) = 0,5 1 = 0,5
e. Kriteria Usia Siswa-siswi (Cost)
R 16 = 0,33 𝑀𝑖𝑛(0,33   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33,   0,67) = 0,33 0,33 = 1
R 26 = 0,33 𝑀𝑖𝑛(0,33   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33,   0,67) = 0,33 0,33 = 1
R 36 = 0,67 𝑀𝑖𝑛(0,33   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33,   0,67) = 0,67 0,33 = 2,03
R 46 = 0,67
𝑀𝑖𝑛(0,33   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33,   0,67) = 0,67 0,33 = 2,03
R 56 = 0,67
𝑀𝑖𝑛(0,33   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33,   0,67) = 0,67 0,33 = 2,03
R 66 = 0,33
𝑀𝑖𝑛(0,33   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33,   0,67) = 0,33 0,33 = 1
R 76 =
0,67
𝑀𝑖𝑛(0,33   0,33,   0,67,   0,67,   0,67,   0,33,   0,67) = 0,67 0,33 = 2,03
f. Kriteria Kepemilikan Rumah (Cost)
R 17 = 0,2 𝑀𝑖𝑛(0,2   0,4,   0,8,   0,8,   0,8,   0,8,   0,6) = 0,2 0,2 = 1
R 27 = 0,4 𝑀𝑖𝑛(0,2   0,4,   0,8,   0,8,   0,8,   0,8,   0,6) = 0,4 0,2 = 2
R 37 = 0,8 𝑀𝑖𝑛(0,2   0,4,   0,8,   0,8,   0,8,   0,8,   0,6) = 0,8 0,2 = 4
R 47 = 0,8 𝑀𝑖𝑛(0,2   0,4,   0,8,   0,8,   0,8,   0,8,   0,6) = 0,8 0,2 = 4
R 57 = 0,8 𝑀𝑖𝑛(0,2   0,4,   0,8,   0,8,   0,8,   0,8,   0,6) = 0,8 0,2 = 4
R 67 = 0,8 𝑀𝑖𝑛(0,2   0,4,   0,8,   0,8,   0,8,   0,8,   0,6) = 0,8 0,2 = 4
R 77 = 0,6
𝑀𝑖𝑛(0,2   0,4,   0,8,   0,8,   0,8,   0,8,   0,6) = 0,6 0,2 = 3 Dari perhitungan diatas diperoleh Matriks R R [ 1 3
0,67 3 0,33 1 0,67 4 0,67 2 0,67 3 0,33 4 1 0,67 3,03 0,33 2,03 0,33 3,03 0,67 3,52 0,67 2,52 0,67 3,03 1 0,5 1 0,5 1 0,5 2,03 1 2,03 1 2,03 0,5 1 0,5 2,03 1 2
4 4 4 4 3]
5.  Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan ialah penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi  R  dengan  vector  bobot  sehingga diperoleh  nilai  terbanyak  yang  diseleksi  selaku alternatif terbaik (Ai) sebagi pemecahan.
V 1 =  (1*0,233)  +  (3*0,215)  +  (1*0,136)  + (0,67*0,188)  +  (0,5*0,115)  +  (1*0,062)  + (1*0,061)  =  0,22  +  0,65  +  0,14  +  0,13  + 0,06 + 0,06 + 0,06 = 1,31
V 2 =  (0,67*0,233)  +  (3*0,215)  +  (3,03*0,136)  +
(0,33*0,188)  +  (0,5*0,115)  +  (1*0,062)  +
(2*0,061)  =  0,15  +  0,65  +  0,41  +  0,06  + 0,06 + 0,06 + 0,12 = 1,51
V 3 =  (0,33*0,233)  +  (1*0,215)  +  (2,03*0,136)  + (0,33*0,188)  +  (0,5*0,115)  +  (2,03*0,062)  +
(4*0,061)  =  0,07  +  0,22  +  0,28  +  0,06  + 0,06 + 0,13 + 0,24 = 1,05
V 4 =  (0,67*0,233)  +  (4*0,215)  +  (3,03*0,136)  + (0,67*0,188)  +  (1*0,115)  +  (2,03*0,062)  + (4*0,061)  =  0,15  +  0,86  +  0,41  +  0,13  + 0,12 + 0,13 + 0,24 = 2,03
V 5 =  (0,67*0,233)  +  (2*0,215)  +  (3,52*0,136)  + (0,67*0,188)  +  (1*0,115)  +  (2,03*0,062)  + (4*0,061)  =  0,15  +  0,43  +  0,48  +  0,13  + 0,12 + 0,13 + 0,24 = 1,67
V 6 =  (0,67*0,233)  +  (3*0,215)  +  (2,52*0,136)  + (0,67*0,188)  +  (0,5*0,115)  +  (1*0,062)  + (4*0,061)  =  0,15  +  0,65  +  0,34  +  0,13  + 0,06 + 0,06 + 0,24 = 1,63
V 7 =  (0,33*0,233)  +  (4*0,215)  +  (3,03*0,136)  + (1*0,188)  +  (0,5*0,115)  +  (2,03*0,062)  + (3*0,061)  =  0,07  +  0,86  +  0,41  +  0,19  + 0,06 + 0,13 + 0,18 = 1,90
Hitung nilai V untuk setiap siswa dari masing-masing Dapatkan beasiswa anak yatim piatu, lalu buat tabel peringkat dapat dilihat Tabel 13.

## Tabel 13. Penentuan Rangking
No Ai Nama Nilai Rangking 1 V 1 Syarifa 1,31 6 2 V 2 Najwa 1,51 5 3 V 3 Nayla 1,05 7 4 V 4 Dewi 2,03 1 5 V 5 Aqila 1,67 3 6 V 6 Aisyah 1,63 4 7 V 7 Danke 1,90 2
Dari Tabel 13 penentuan rangking diatas, maka yang akan  mendapatkan  beasiswa  anak  yatim  piatu pertama adalah  Dewi karena mendapatkan rangking pertama (1) dengan jenis beasiswa kategori Yatim.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  akurasi  ini  dilakukan  dengan  mencocokan  hasil dari  Aplikasi  Penentuan  beasiswa  anak  yatim  piatu dengan  information  yang  didapatkan  dari  pihak Sekolah Madrasah Ibtidaiyah dan dengan membuktikan  metode  AHP  saja,  metode  SAW  saja dan  metode  AHP  and  SAW.  Pengujian  akurasi  ini bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  banyak kecocokan antara information hasil keputusan sistem dengan  information  hasil  keputusan  Sekolah, banyaknya  kecocokan  akan  menentukan  tingkat akurasi  sistem.  Rumus  untuk  menghitung  presisi menggunakan  rumus  berikut.  (Diah  et  al.,  2018; Roisdiansyah et al., 2017)
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑚𝑎 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 x 100% (7)
1. Hasil Uji Akurasi Kasus I bisa dilihat pada Gambar 10.

## Gambar 10. Hasil Uji Akurasi Kasus 1
Dan berikut ini adalah grafik dari kasus 1 bisa dilihat pada Gambar 11.
Pada Gambar 11 untuk warna biru atau series 1 adalah dari data Rill, Warna Merah atau series 2 adalah dari data AHP, Untuk warna Abu-abu atau series 3 adalah data dari SAW, Sedangkan warna kuning atau series 4  dari gabungan  Metode  AHP  dan  SAW. Dan yang mendapatkan  beasiswa  pertama  adalah  Dewi Kelas 3A.
2. Hasil Uji Akurasi Kasus II bisa dilihat pada Gambar 12.

## Gambar 12. Hasil Uji Akurasi Kasus 2
Dan berikut ini adalah grafik dari kasus 2 bisa dilihat pada Gambar 12.

## Gambar 12. Grafik Akurasi Kasus 2
Pada Gambar 12 untuk warna biru atau series 1 adalah dari data Rill, Warna Merah atau series 2 adalah dari data AHP, Untuk warna Abu-abu atau series 3 adalah data dari SAW, Sedangkan warna kuning atau series 4  dari gabungan  Metode  AHP  dan  SAW. Dan yang mendapatkan  beasiswa  pertama  adalah  Honey Kelas 3C.
3. Hasil Uji Akurasi Kasus III
Bisa dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Hasil Uji Akurasi Kasus 3
Dan berikut ini adalah grafik dari kasus 3 bisa dilihat pada Gambar 14.

## Gambar 14. Grafik Akurasi Kasus 3
Pada Gambar 14 untuk warna biru atau series 1 adalah dari data Rill, Warna Merah atau series 2 adalah dari data AHP, Untuk warna Abu-abu atau series 3 adalah data dari SAW, Sedangkan warna kuning atau series 4  dari gabungan  Metode  AHP  dan  SAW. Dan yang mendapatkan  beasiswa  pertama  adalah  Tsaniyah Kelas 5A.
4. Hasil Uji Akurasi Kasus IV
Bisa dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Hasil Uji Akurasi Kasus 4
Dan berikut ini adalah grafik dari kasus 4 bisa dilihat pada Gambar 16.

## Gambar 16. Grafik Akurasi Kasus 4
Pada Gambar 16 untuk warna biru atau series 1 adalah dari data Rill, Warna Merah atau series 2 adalah dari data AHP, Untuk warna Abu-abu atau series 3 adalah data dari SAW, Sedangkan warna kuning atau series 4  dari gabungan  Metode  AHP  dan  SAW. Dan yang mendapatkan  beasiswa  pertama  adalah  Zeva Kelas 6A.

## 5. Hasil Perhitungan Akurasi
Tabel 14. Hasil Perhitungan Akurasi No AHP SAW AHP dan SAW Kasus 1 71% 0% 0% Kasus 2 14% 0% 0%
Kasus 3 0% 100% 100% Kasus 4 100% 100% 100% Sumber: (Diah et al., 2018)
Berdasarkan  Tabel  14  perhitungan  akurasi  untuk  4 kasus,  perhitungan  manual  terdekat  dari  Kepala Madrasah  Ibtidaiyah  (MI)  adalah  perhitungan menggunakan  metode  AHP  &  SAW  dan  metode SAW.  Namun  menggunakan  metode  SAW  untuk menentukan  beasiswa  anak  yatim  mengharuskan admin/user  memasukkan  nilai  bobot,  sedangkan admin/pengguna  metode  AHP  &  SAW  tidak  perlu memasukkan nilai bobot karena nilai bobot otomatis dihitung menggunakan metode AHP.

## KESIMPULAN
Dari hasil yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa Penulis Bertujuan untuk membuat sistem pendukung  keputusan  untuk  mengidentifikasi  siswa yang  berhak  mendapatkan  beasiswa  anak  yatim piatu  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan. Sistem pendukung
keputusan untuk
mengidentifikasi  beasiswa  anak  yatim  piatu  siswa Madrasah Ibtidaiyah dengan menggunakan pendekatan Analytic  Hierarchy  Process dan  SAW dapat  membantu  sekolah  dalam  pengambilan keputusan. Metode AHP dan SAW dapat memberikan  rekomendasi  penentuan  beasiswa berdasarkan kebutuhan anak yatim dan kriteria yang telah  ditentukan.  Hasil  tes  akurasi  Dari  4  test  case yang didapat, untuk test case 1 hasil dari metode AHP dan SAW adalah 0%, hasil metode AHP adalah   71%, dan hasil metode SAW adalah 0%. untuk   pengujian Kasus 2 Hasil metode AHP & SAW   adalah 0%, hasil metode AHP adalah 14%, hasil   Metode SAW adalah 0%. untuk pengujian Kasus 3   Hasil metode AHP & SAW adalah 100%, hasil   metode AHP adalah 0%, hasil  Metode  SAW  adalah      100%.  Dan  pengujian pada kasus 4 adalah hasil dari   metode AHP & SAW adalah 100%, hasil dari   metode AHP adalah 100%, dan hasil dari metode  SAW adalah 100%.

## REFERENSI
Ahmad Yani, M. M., & Kom, M. (n.d.). LAPORAN PENELITIAN MANDIRI .
Akbar,  S.  M.,  &  Anugrah,  I.  G.  (2022).  Sistem Pendukung Kepustusan Pemilihan Tempat Kos Untuk  Mahasiswa  di  Gresik  dengan  Metode SAW  (Simple  Additive  Weighting). Syntax Literate; Jurnal Ilmiah Indonesia , 7 (2), 2761– 2769.
Dayanti,  K.  P.,  Februariyanti,  H.,  Utomo,  M.  S.,  & Studi.  (2019).  Sistem  pendukung  keputusan seleksi penerima beasiswa peduli sosial dengan ahp. Proceeding SINTAK 2019 .
Diah, P., Dewi,  S., &  Suryati,  S. (2018). Penerapan
Metode  AHP  dan  SAW  untuk  Penentuan Kenaikan  Jabatan  Karyawan. JATISI  (Jurnal Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi) , 5 (1), 60–73.
Frieyadie,  F.  (2016).  PENERAPAN  METODE
SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROMOSI KENAIKAN
JABATAN. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri . https://doi.org/10.33480/pilar.v12i1.257
Ichsan,  M.,  &  Devi,  P.  A.  R.  (2021).  Penerapan Metode  AHP  dan  OCRA  dalam  Pengambilan Keputusan  Menentukan  Santri  Berprestasi. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika ,
5 (2), 335–343.
Irawati,  N.  (2018).  Penerapan  Metode  Ahp Penerimaan  Bantuan  Desa  Untuk  Anak Berprestasi. Seminar Nasional Royal (SENAR) , 1 (1), 281–284.
Kusnadi,  Y.,  &  Dwiyansyah,  M.  W.  (2020).  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Penerimaan Beasiswa  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (  SAW  )  Pada  Smkn  1  Ciomas Kabupaten Bogor. Jurnal Teknologi
Informatika Dan Komputer MH Thamrin .
Mufizar,  T.,  Anwar,  D.  S.,  &  Dewi,  R.  K.  (2016). Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan  Siswa
Miskin  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP). Creative
Information Technology Journal , 4 (1), 30–44.
Na’am,  J.  (2017).  Sebuah  Tinjauan  Penggunaan Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP) dalam  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK) pada Jurnal Berbahasa Indonesia. Jurnal Ilmiah Media Sisfo , 11 (2), 888–895.
Narti,  A.  Y.,  &  Setiyadi,  A.  D.  (2020).  Pemilihan
Angkutan  Mudik  Lebaran  Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process.
Paradigma-Jurnal Komputer Dan Informatika , 22 (1), 17–24.
Narti,  N.,  Sriyadi,  S.,  Rahmayani,  N.,  &  Syarif,  M. (2019).  Pengambilan  Keputusan  Memilih Sekolah  Dengan  Metode AHP. Jurnal Informatika , 6 (1), 143–150.
Normah,  N.,  Rifai,  B.,  &  Farras,  H.  N.  (2021).
Analytical Hierarchy Process Dalam Pemilihan Handphone Android Murah Terbaik.
Paradigma-Jurnal Komputer Dan Informatika , 23 (2).
Noviyanti,  T.  (2019).  SISTEM  PENUNJANG
KEPUTUSAN DALAM PENERIMAAN BEASISWA PPA MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS: UNIVERSITAS GUNADARMA). Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa . https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i1.1932 Nugroho, A. (2020). Implementasi Metode Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Terhadap
Penerimaan  Beasiswa  Berprestasi  Di  Mts Walisongo  Sidowangi. Information  System Journal .
Primadasa,  Y.,  &  Rini,  A.  (2019).  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENILAIAN KINERJA  KARYAWAN  MENGGUNAKAN PEMBOBOTAN AHP DAN MOORA. CogITo Smart Journal , 5 (2), 159–170.
Refiza, R. (2019). PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  UNTUK SELEKSI TENAGA KERJA. Seminar Nasional  Teknik  (SEMNASTEK)  UISU , 2 (1), 164–169.
Roisdiansyah, M. R. H., Widodo, A. W., & Hidayat, N. (2017). Sistem pendukung keputusan untuk pemilihan  penanaman  varietas  unggul  padi menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
Saprudin,  U.  (2019).  Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Simple Additeve Weighting  (SAW)  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Bibit  Cabai  Merah Unggul. EXPERT:  Jurnal  Manajemen  Sistem Informasi Dan Teknologi , 9 (2).
Sari,  R.  K.,  &  Achyani,  Y.  E.  (2021).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  IT  Learning Microsoft  Pada  Iverson  Technology  dengan Menggunakan  Metode  AHP. Paradigma- Jurnal Komputer Dan Informatika , 23 (2).
Sari, S. W., & Hidayat, I. (2017). Pengaruh struktur modal, likuiditas terhadap profitabilitas perusahaan  makanan  dan  minuman  di  BEI. Jurnal  Ilmu  Dan  Riset  Manajemen  (JIRM) , 6 (6).
Sari,  W.  E.,  Muslimin,  B.,  &  Rani,  S.  (2021).
Perbandingan  Metode  SAW  dan  Topsis  pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima  Beasiswa. Jurnal  Sisfokom  (Sistem Informasi Dan Komputer) , 10 (1), 52–58.
Septiani,  D.,  &  Siahaan,  F.  B.  (2017).  Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Karyawan
Berprestasi Dengan Metode Analitical
Hierarchy  Process  (Ahp)  Pada  Pt.  Ichiya
Indonesia. Jurnal Teknik Komputer , 3 (1), 1–8. Sitio,  A.  S.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Penentuan Supplier Pembelian Barang Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  pada  PT.  Perintis  Sarana  Pancing Indonesia. Journal  Of  Informatic  Pelita Nusantara , 2 (1).
Sutisna,  H.,  Adiwisastra,  M.  F.,  &  Warnilah,  A.  I. (2020).  Pengembangan  Implementasi  DSS Aplication  Penentuan  Level  Kondisi  Anak Penyandang Disabilitas Tunanetra Menggunakan  Metode  AHP. Paradigma- Jurnal Komputer Dan Informatika , 22 (2), 231– 238.
Wibowo,  A.,  &  Nisaa,  I.  (2020).  Penentuan  Dosen Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Technique  For Order  By  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS):  Studi  Kasus  Akademi  Teknologi Bogor. Explore  IT! :  Jurnal  Keilmuan  Dan
Aplikasi Teknik Informatika . https://doi.org/10.35891/explorit.v12i2.2288

## PROFIL PENULIS
Penulis  Pertama Achmad  Yusuf  Amir ,  lahir  di Gresik pada 01 April 2000 dan sekarang menetap di Kabupaten  Gresik.  Menyelesaikan  pendidikan  dasar di  SD  Ma'arif  NU  45  Gresik  pada  tahun  2012, melanjutkan  pendidikan  di  SMP  Manarul  Qur'an lulus pada tahun 2015. Dan melanjutkan pendidikan di  SMK  Muhammadiyah  3  Gresik  lulus  pada  tahun 2018,  Sekarang  tengah  menempuh  studi  strata  satu semester  8  di  Universitas  Muhammadiyah  Gresik Fakultas Teknik, dan mengambil jurusan Informatika.
Penulis  kedua Putri  Aisyiyah  Rakhma  Devi , memperoleh gelar M.Kom, Jurusan Teknik Informatika  pada  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, lulus tahun 2016. Saat ini menjadi Dosen di Universitas Muhammadiyah Gresik (S1) program studi Teknik Informatika.