Abstrak  :  Bank  Indonesia  bukan  hanya  bertugas  sebagai  bank  sentral  Republik  Indonesia,  tetapi  juga  peduli  akan  dunia pendidikan Indonesia dengan cara memberikan beasiswa kepada mahasiswa-mahasiswa yang berhak mendapatkannya melalui lembaga Beasiswa Bank Indonesia. Beasiswa Bank Indonesia Balikpapan adalah lembaga yang memberikan beasiswa kepada mahasiswa berprestasi, baik dalam bidang akademik maupun social, dan juga kepada mahasiswa yang kurang mampu. Dalam menentukan penerima beasiswa saat ini, dilakukan proses seleksi satu per satu kepada para pendaftar dan dilakukan pembahasan oleh  para  penyeleksi  untuk  mengambil  keputusan  bersama.  Berdasarkan  hasil  analisis  permasalahan  yang  ada,  maka  pada penelitian ini dikembangkan sistem informasi terkait proses penyeleksian calon peserta beasiswa Bank Indonesia. Pada penelitian ini digunakan metode SAW (Simple Additive Weighting). Metode ini mencari nilai bobot untuk setiap atribut diantaranya nilai IPK,  penghasilan  orang  tua,  semeseter  yang  sedang  dilaksanakan  saat  pengajuan  beasiswa,  jurusan  dan  potensi  mahasiswa. Kemudian melakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu mahasiswa terbaik. Penelitian ini dikembangkan dan diuji menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Hasil uji coba menunjukkan bahwa telah berhasil dikembangkan  sistem  informasi  pendukung  keputusan  yang  dapat  memberikan  kemudahan  dalam  menyeleksi  calon  penerima beasiswa Bank Indonesia.
Kata Kunci— Penerima beasiswa, Sistem pendukung keputusan, Simple Additive Weighting, Website.
Abstract : Bank Indonesia is not only serving as the central bank of the Republic of Indonesia, but also cares about Indonesia's education by providing scholarships to students who are entitled to get it through the Bank Indonesia Scholarship institution. Bank Indonesia Balikpapan Scholarship is an institution that provide scholarships to outstanding students, both in the academic and social fields, and also to underprivileged students. In determining the current scholarship recipients, selection process is carried out manually to the applicants one by one and a discussion is carried out by the selectors to make a joint decision. Based on the results of the analysis of existing problems, the information system related to the selection process of Bank Indonesia’s scholarship candidates was developed in this study. In this research, the SAW (Simple Additive Weighting) method is used. This method looks for the weight value for each attribute then performs a ranking process that will determine the optimal alternative, namely the best student. This research was developed and tested using the PHP and MySQL programming languages. The experimental results indicate that the proposed decision support information system has been successfully developed and it can facilitate the selection of prospective recipients of Bank Indonesia’s scholarships.
Keywords— scholarship grantee, Decision Support System, Simple Additive Weightin, Website.

## I. P ENDAHULUAN
erkembangan teknologi informasi menjadi kebutuhan utama di era globalisasi sekarang ini bagi suatu organisasi.  Teknologi  informasi  memiliki  peranan  penting  dalam  organisasi  yang  dapat  menunjang proses  bisnis.  Pelaksanaan  proses  bisnis  tentu  arah  dan  sasaran  selaras  dengan  visi  dan  misi  dari oraganisasi yang ditetapkan. Dengan adanya perkembangan dan pemanfaatan teknologi yang semakin maju

## R ANCANG B ANGUN S ISTEM P ENDUKUNG

## K EPUTUSAN P ENENRUAN C ALON P ENERIMA

## B EASISWA M ENGGUNAKAN M ETODE S IMPLE

## A DDITIVE W EIGHTING P ADA KP W B ANK I NDONESIA B ALIKPAPAN
M. Ihsan Alfani Putera 1) , M. Gilvy Langgawan Putra 2)
1) Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi Institut Teknologi Kalimantan
2) Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi Institut Teknologi Kalimantan e-mail: ihsanalfani@lecturer.itk.ac.id 1) , gilvy.langgawan@lecturer.itk.ac.id 2)
P
terhadap  kebutuhan  bisnis.  Hal  tersebut  yang  menjadi  salah  satu  alasan  adanya  perancangan  dan pembangunan sistem informasi atau teknologi informasi pada suatu organisasi.
Pada lembaga pendidikan, khususnya perguruan tinggi, banyak sekali beasiswa yang ditawarkan kepada mahasiswa  yang  berprestasi  dan  bagi  mahasiswa  yang  kurang  mampu.  Seperti  yang  dituangkan  dalam Undang-Undang Dasar 1945 pasal  31 (1) bahwa tiap-tiap warga Negara berhak mendapatkan pengajaran. Berdasarkan  pasal  tersebut,  maka  pemerintah  dan  pemerintah  daerah  wajib  memberikan  layanan  dan kemudahan,  serta  menjamin  terselenggaranya  pendidikan  yang  bermutu  bagi  setiap  warga  negara  tanpa diskriminasi. Untuk menyelenggarakan pendidikan yang bermutu diperlukan biaya pendidikan yang cukup besar.  Oleh karena itu bagi  setiap peserta didik  pada setiap satuan pendidikan berhak mendapatkan biaya pendidikan bagi mereka yang orang tuanya tidak mampu membiayai pendidikannya dan berhak mendapatkan beasiswa bagi mereka yang berprestasi.
Pemerintah  melalui  direktorat  Jendral  Pendidikan  Tinggi  Departemen  Pendidikan  Nasional  berupaya mengalokasikan dana untuk  memberikan beasiswa kepada mahasiswa  yang secara  ekonomi tidak  mampu untuk  membiayai  pendidikannya dan memberikan beasiswa kepada mahasiswa  yang mempunyai  prestasi. Agar program beasiswa dapat dilaksanakan sesuai dengan prinsip 3T, yaitu Tepat sasaran, Tepat jumlah dan Tepat waktu. Pengambilan keputusan yang tepat memungkinkan tujuan pelaksanaan beasiswa dapat tercapai dengan menetapkan prinsip 3T tersebut.
Salah satu pemberian beasiswa dalam perguruan tinggi adalah beasiswa Bank Indonesia Kota Balikpapan, dimana beasiswa ini diberikan kepada mahasiswa berprestasi, baik dalam bidang akademik maupun sosial, serta diberikan kepada mahasiswa yang kurang mampu. Bank Indonesia bukan hanya bertugas sebagai bank sentral Republik Indoensia yang ingin mencapai tujuan tunggal dan menjaga kestabilan nilai rupiah, tetapi Bank  Indonesia juga peduli akan dunia pendidikan  Indonesia dengan  acara memberikan beasiswa  kepada mahasiswa-mahasiswa yang berhak mendapatkannya.
Dalam menentukan penerima beasiswa saat ini, Bank Indonesia melakukan seleksi berkas secara manual, yaitu  dengan  mengumpulkan  semua  berkas  yang  diseleksi  satu  persatu  dan  dibahas  untuk  mengambil keputusan bersama. Dalam penerimaan beasiswa, terdapat aturan-aturan yang telah ditetapkan. Aturan yang telah  ditetapkan  dalam  studi  kasus  beasiswa  Bank  Indonesia  ini  adalah  nilai  indeks  prestasi  akademik, kegiatan  sosialisasi  masyarakat,  posisi  semester,  penghasilan  orang  tua,  dan  prestasi  akademik  atau  non- akademik.  Melihat  banyak  proses  yang  dilakukan  dalam  seleksi  beasiswa  Bank  Indonesia  tersebut  akan menyebabkan  pengelolaan  data  beasiswa  yang  tidak  efisien  terutama  dari  segi  waktu  dan  banyaknya perulangan proses yang sebenarnya dapat diefisienkan. Pengelolaan data beasiswa yang belum terakumulasi menggunakan database secara  optimal  juga  menyebabkan  kesulitan  dalam  pemrosesan  data.  Sehingga menyebabkan lamanya proses penentuan penerima beasiswa.
Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  suatu  rancang  bangun  sistem  yang  mendukung  keputusan  dalam  proses penentuan  penerima  beasiswa  yang  dapat  mempersingkat  waktu  penyeleksian  dan  dapat  meningkatkan kualitas  keputusan  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  Bank  Indonesia.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  yaitu mengunakan metode Simple Additive Weighting ini dipilih karena metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah  alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif  yang  dimaksud  adalah  yang  berhak  menerima  beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Dengan metode perangkingan tersebut, diharapkan penilaian akan  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  yang  sudah  ditentukan  sehingga  akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap siapa yang akan menerima beasiswa tersebut.

## II. S TUDI L ITERATUR

## A. Penelitian Terdahulu
Telah dilakukan beberapa penelitian terkait dengan pembuatan sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) karena fokus pada metode tersebut kearah penjumlahan berbobot yang dimana kemampuan dalam penentuan keputusan memiliki akurasi yang tinggi dengan studi kasus yang diteliti atas dasar kriteria dan bobot yang sudah ditentukan dan penyeleksian alternatif dengan perankingan setelah  bobot  sudah  ditentukan  pada  setiap  atribut[9]  .  Eniyati  (2011)  merancang  sistem  pendukung pengambilan keputusan untuk penerimaan beasiswa untuk sekolah menggunakan metode SAW [1]. Metode SAW  dipilih  karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut  atau  kriteria  dan  kemudian  dapat melakukan perankingkan sehingga didapatkan alternatif terbaik sebagai penerima beasiswa. Pada sistem ini, kriteria  yang  digunakan  antara  lain  adalah  jumlah  penghasilan  orang  tua,  jumlah  tanggungan  orang  tua, jumlah saudara kandung, semester, dan nilai.
Darmastuti (2013) mengimplementasikan metode SAW dalam sistem informasi lowongan kerja berbasis web untuk melakukan rekomendasi pencari kerja [2]. Pada sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini, kriteria yang digunakan antara lain adalah nilai IPK (indeks prestasi kumulatif), pendidikan terakhir, usia, tinggi  badan,  pengalaman  kerja,  akreditasi,  kelengkapan  berkas,  kondisi  mata,  status  perkawinan,  nilai TOEFL, nilai ujian nasional SMA, serta kesesuaian program studi.
Nugraha,  et  al.  (2012)  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  evaluasi  pemilihan  pemenang pengadaan aset dengan metode SAW [3]. Kriteria yang digunakan adalah hasil evaluasi administrasi, evaluasi teknis, dan evaluasi harga. Penggunaan metode SAW dalam sistem yang dikembangkan dapat memberikan hasil yang lebih objektif karena dapat dilakukan pembobotan terhadap kriteria yang telah ditentukan.
Sundari  dan  Taufik  (2012)  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  pegawai  baru dengan menggunakan metode SAW [4]. Kriteria yang digunakan dalam sistem ini adalah karakter, keahlian, kecapakan, penampilan, hasil tes, usia, dan hasil wawancara. Semakin banyak alternatif (calon pegawai baru) dan penggunaan kriteria yang lebih spesifik, maka sistem akan menghasilkan nilai proses seleksi yang lebih akurat.  Sistem  yang  dibangun  dapat  mempermudah  dan  mempercepat  proses  seleksi  penerimaan  pegawai baru  dan  membantu  manager  divisi  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  dalam  pengambilan  keputusan  untuk menentukan pegawai baru di suatu perusahaan.
Fauzan, et  al.  (2018) mengembangkan sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa bidik  misi  di Politeknik Negeri Banjarmasin (Poliban) dengan metode SAW berbasis web  [5]. Kriteria yang digunakan pada  sistem  adalah  penghasilan  orang  tua,  jumlah  tanggungan,  rata-rata  nilai  raport  semester  4-5,  bukti rekening  listrik,  serta  bukti  pembayaran  PBB  (pajak  bumi  dan  bangunan).  Sistem  yang  dikembangkan mampu melakukan perankingan dengan baik dan memberikan rekomentasi penerima beasiswa bidik misi di Poliban.

## B. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [7].
Metode Simple Additive Weighting (SAW) disarankan untuk menyelesaikan masalah penyeleksian dalam sistem pengambilan keputusan multi proses. Metode Simple Additive Weight (SAW) merupakan metode yang banyak digunakan dalam pengambilan keputusan yang memiliki banyak atribut.
Menurut Fishburn dan MacCrimmon, ada beberapa langkah dalam penyelesaian metode Simple Additive Weight (SAW) adalah sebagai berikut [8]:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan acuan dalam pendukung keputusan ( Ci ). Kriteria ditentukan berdasarkan analisis kebutuhan sistem dan studi literatur. Atribut pada kriteria terdiri dari benefit dan cost, dimana benefit artinya semakin besar nilainya makan semakin baik, sedangkan cost berarti semakin kecil nilainya makan semakin baik. Hasil penentuan kriteria, termasuk atribut dan bobotnya, ditunjukkan pada Tabel 1.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci).
4. Kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan maupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R . Untuk melakukan normalisasi dapat menggunakan rumus seperti pada (1), di mana 𝑋 𝑖𝑗 adalah nilai atribut j pada data ke- i .
𝑅 𝑖𝑗 =   { 𝑋 𝑖𝑗 max 𝑋 𝑖𝑗 ;  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
min 𝑋 𝑖𝑗
𝑋 𝑖𝑗 ;  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑐𝑜𝑠𝑡
(1)
5. Penentuan  rengking  dengan  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  sebagi  solusi.  Pada langkah  perangkingan  ini,  bobot  kriteria  ( 𝑊 𝑗 )  dikalikan  dengan  setiap  baris  matriks  hasil  dari  nilai normalisasi ( 𝑅 𝑖𝑗 ) untuk menghasilkan nilai akhir dari alternatif ( 𝑉 𝑖 ). Selanjutnya dilakukan perangkingan nilai akhir dari alternatif ( 𝑉 𝑖 ) .
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)

## III. M ETODOLOGI PENELITIAN
Dalam rangka melakukan implementasi website sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima beasiswa,  maka  terdapat  beberapa  tahap  yang  perlu  dilakukan.  Tahapan  tersebut  antara  lain  adalah identifikasi  permasalahan,  pengumpulan  data,  analisis  kebutuhan  sistem,  dan  melakukan  implementasi metode simple additive weighting (SAW) pada sistem yang dibangun. Berikut merupakan penjelasan dari tiap tahap yang dilakukan.
.

## A. Identifikasi Permasalahan
Identifikasi permasalahan dilakukan berdasarkan proses seleksi beasiswa pada umumnya yang melihat dari kriteria-kriteria  calon  pendaftar  dengan  ketentuan  dari  Bank  Indonesia.  Proses  seleksi  penerima  beasiswa yang tepat dilakukan dengan adanya pertimbangan ataupun diskusi dengan melihat dari standar ketentuan kriteria. Akan tetapi, pengambilan keputusan akan sulit dilakukan dengan cara manual. Maka, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mempermudah proses seleksi penerima beasiswa yang lebih efesien dan efektif. Berikut merupakan beberapa faktor kesulitan yang dialami dalam proses seleksi penerima beasiswa: 1. Efficiency & Economics
Pengambilan  keputusan  secara  manual  yang  dilakukan  menyebabkan  pengguna  menghabiskan  banyak waktu dan biaya untuk penentuan alternatif terbaik.
2. Performance
Pengambilan keputusan secara manual yang dilakukan tidak dapat membandingkan setiap alternativ yang ada dengan tepat dan benar.
3. Service
Pengambilan keputusan secara manual  yang dilakukan masih belum dapat memberikan jawaban terbaik atas seleksi dan layanan informasi yang jadi terundur atau terkendala.

## B. Pengumpulan Data
Tahap  ini  merupakan  tahapan  komunikasi  dengan stakeholder dan  melakukan  wawancara  mengenai permasalahan dan kebutuhan dari Kantor Perwakilan Bank Indonesia Kota Balikpapan. Adapun notulensi hasil wawancara dengan stakeholder adalah sebagai berikut:
1. Dalam meningkatkan kinerja Bank Indonesia juga memberikan wadah dan ruang untuk mahasiswa yang memiliki kemampuan dan berprestasi  dalam bidang apa saja dan tentu juga terkait dengan pengabdian masyarakat untuk ikut serta dalam bagian Bank Indonesia.
2. Bank Indonesia membuka penerimaan beasiswa Bank Indonesia pada setiap tahunnya sebanyak 50 orang, dengan melihat beberapa kriteria yang telah disepakati oleh Bank Indonesia.
3. Beasiswa Bank Indonesia langsung dibawah pengawasan Manager Bank Indonesia dan Kepala Direktur Bank  Indonesia, dimana  Manager dan Bagian SDM Bank  Indonesia bertugas untuk  melaksanakan dan memastikan proses-proses yang terkait dengan seleksi penerima beasiswa yang dipastikan berjalan dengan baik.
4. Bank  Indonesia  saat  ini  mengalami  kendala  yaitu  dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat  untuk penyeleksi  penerima  beasiswa  Bank  Indoensia,  diama  kendala  yang  dialami  tidak  ditemukannya keputusan yan yang alternatif ataupun pertimbangan alternative dalam penentuan krtiteria.
5. Permintaan  Bank  Indonesia  yang  diinginkan  adalah  adanya  sistem  informasi  yang  dapat  mendukung proses seleksi penerima beasiswa. Diaman, dapat mengelola dan memberikan keputusan alternatif yang tepat dengan berdasarkan standard kriteria yang ditetapkan.
6. Bank Indonesia memberikan data pendaftar beasiswa sebanyak 75 data mahasiswa dari perguruan tinggi Institut Teknologi Kalimantan yang mana dapat diolah dan diseleksi untuk menghasilkan keputusan yang menerima beasiswa Bank Indonesia sebanyak 50 orang.
7. Sistem  informasi  yang  diinginkan  yaitu  memiliki  fitur  kriteria,  menginput  database,  dan  menampilkan hasil keputusan.

## C. Analisis Kebutuhan
Tahap ini akan melakukan analisis kebutuhan sistem yang akan digunakan untuk membangun suatu sistem pendukung pengambilan keputusan penerima beasiswa Bank Indonesia dengan menggunakan metode SAW. Adapun aktor yang terlibat dalam sistem adalah admin.
Admin  merupakan  aktor  yang  mengelola  dan  menginput  data  pengguna.  Admin  memiliki  tugas  yaitu menjalankan sistem, mengelola data dari alternatif yang berupa nama lengkap pendaftar, tempat dan tanggal lahir, jenis kelamin, IPK, alamat dan nomor handphone yang dapat dihubungi. Admin juga dapat memberikan dan  menambah  keriteria  sesuai  kebutuhan  dan  menentukan  ataupun  memasukan  nilai  bobot  pada  setiap kriteria alternatif.
Pada penelitian ini akan dibangun sebuah alat bantu sistem pengambilan keputusan dengan menggunakan metode  SAW.  Alat  bantu  sistem  ini  nantinya  akan  membantu  pengguna  terutama  perekrut  untuk  pilihan terbaik berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Alat bantu sistem pendukung pengambil keputusan ini merupakan sistem berbasis PHP dan MySQL , sehingga membantu pengguna agar lebih efektif dan efisien. Tampilan  aplikasi  dari  alat  bantu  sistem  ini  cukup  sederhana  dikarenakan  untuk  memudahkan  pengguna dalam menggunakan alat bantu  sistem ini dan mengedepankan kenyamanan dalam menggunakan aplikasi tersebut. Untuk menggunakan alat bantu sistem pengambil keputusan ini, pengguna tidak memerlukan untuk login ke aplikasi, karena aplikasi ini berbasis akan digunakan untuk internal.
Setelah masuk ke dalam kedalam aplikasi alat bantu sistem pengambilan keputusan ini nantinya pengguna dihadapkan dengan halaman yang mengharuskan pengguna untuk memasukan data-data alternatif pada form yang tersedia, yang dibagi menjadi NIM, Nama, Alamat, dan No Telepon. Lalu pengguna juga harus mengisi form  pendaftaran  data  mahasiswa  dan  kriteria,  nilai  dari  setiap  kriteria  pada  alternatif  yang  ada  serta memberikan nilai kepentingan bobot pada setiap kriteria yang sudah ditentukan akan menjadi acuan dalam melakukan pengambilan keputusan. Setelah memasukan semua kriteria, kriteria, dan nilai bobot, sistem akan melakukan perhitungan lalu, sistem akan memberikan hasil pada form rekomendasi penerima beasiswa untuk mendapatkan hasil akhir yang akan menjadi keputusan. Hasil akhir yang ditampilkan oleh sistem adalah hasil dari setiap kriteria pada alternatif yang sudah menjadi acuan dengan menggunakan metode SAW.
Hasil  analisis  kebutuhan  sistem  yang  akan  dikembangkan  akan  dimodelkan  dalam  bentuk  diagram use case . diagram  use  case merupakan  pemodelan  untuk  kelakuan (behaviour) sistem  informasi  yang  akan
dibuat. Use case mendefenisikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat.

## D. Pengolahan data dan proses perhitungan
Tahap ini melakukan pengolahan dan perhitungan dengan metode SAW (Simple Additive Weighting) yang akan digunakan dalam menentukan bobot dan nilai, menormalisasikan data, dan memperhitungkan data untuk menghasilkan keputusan alternatif yang tepat. Pada tabel 1 merupakan nilai kriteria berisi data kode, nama, atribut, dan bobot. Atribut pada kriteria terdiri dari benefit dan cost, dimana benefit artinya semakin besar  nilainya  makan  semakin  baik,  sedangkan  cost  berarti  semakin  kecil  nilainya  makan  semakin  baik.
setelah itu dilakukan perhitungan normalisasi sebagai contoh kode kriteria C1 (IPK Skala 4,0) dari 6 peserta (A, B, C, D, E, dan F) secara berturut-turut adalah sebagai berikut: 75, 50, 50, 25, 50, dan 50. Nilai kriteria 6 mahasiswa tersebut dapat dihitung sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:
A : 75
max  (75,50,50,25,50,50) = 1 B : 50 max  (75,50,50,25,50,50) = 0,5 C : 50 max  (75,50,50,25,50,50) = 0,5 D : 25 max  (75,50,50,25,50,50) = 0,25 E : 50
max  (75,50,50,25,50,50) = 0,5
F : 50 max  (75,50,50,25,50,50) = 0,25
Lalu  didapatkan  hasil  keputusan  pada  calon  mahasiswa  yang  berhak  menerima  beasiswa  Bank  Indonesia sesuai hasil total keputusan berdasarkan standar Bank Indonesia minimal 60% dari penentuan kriteria.
TABEL I
P ENENTUAN N ILAI K RITERIA Kode Kriteria Nama Kriteria Atribut Bobot Variabel Variabel Nilai C1 (30%) IPK Skala 4,00 Benefit 3,71 < IPK < 4,00 Tinggi (T) 100 3,51 < IPK < 3,70 Sedang (S) 75 3,01 < IPK < 3,50 Rendah ( R ) 50 3,00 Sangat Rendah (SR) 25 C2 (10%) Gaji Orang Tua Cost < 1 Juta Tinggi (T) 1 1,1 Juta < Gaji > 5 Juta Sedang (S) 0,75 5,1 Juta < Gaji < 10 Juta Rendah ( R ) 0,50 > 10,1 Juta Sangat Rendah (SR) 0,25 C3 (20%) Semester Benefit Semester 3 - 4 Tinggi (T) 100 Semester 5 Sedang (S) 75 Semester 6 Rendah ( R ) 50 Semester 7- 8 Sangat Rendah (SR) 25 C4 (10%) Program Studi Benefit A Tinggi (T) 100 B Sedang (S) 75 C Rendah ( R ) 50 D Sangat Rendah (SR) 25 C5 (30%) Potensi Diri Benefit 100 Tinggi (T) 100 60 < Skill < 90 Sedang (S) 75 50 Rendah ( R ) 50 10 < Skill < 40 Sangat Rendah (SR) 25

## IV. H ASIL I MPLEMENTASI SISTEM

## A. Hasil Perankingan
Berdasarkan  hasil  perankingan  dari  500  data  yang  diseleksi  didapatkan  hasil  300  mahasiswa  yang mendapatkan beasiswa sesuai dengan perhitungan menggunakan metode SAW.
TABEL III H ASIL P ERANKINGAN
Nama C1 C2 C3 C4 C5 Total Kesimpulan Rangking 0.3 0.1 0.2 0.1 0.3 A1 0.75 0.333333333 0.75 1 1 0.808333333 Yes 7.5 A2 0.5 0.5 0.75 1 0.75 0.675 Yes 34 A3 0.5 0.333333333 1 0.25 0.75 0.633333333 Yes 48.5 A4 0.25 1 0.25 1 0.75 0.55 No 65 A5 0.5 0.5 0.25 1 0.75 0.575 No 61.5 A6 0.5 0.5 0.25 1 0.75 0.575 No 61.5 A7 0.5 0.5 0.25 1 0.75 0.575 No 61.5 A8 0.5 1 0.25 1 0.75 0.625 Yes 50 A9 0.5 0.5 0.25 1 0.75 0.575 No 61.5 A10 0.5 0.5 0.25 1 0.75 0.575 No 61.5 A11 0.75 0.5 0.25 1 0.75 0.65 Yes 47 A12 0.75 1 0.25 1 0.75 0.7 Yes 30.5

## B. Implementasi Database
Database dibuat menggunakan tools PHPMyAdmin dan menjelaskan daftar atau katalog fakta tentang data dan  kebutuhan-kebutuhan  informasi  dari  suatu  sistem  informasi  yang  akan  dibangun.  Berikut  merupakan perancangan database dari sistem informasi pengambilan keputusan pada beasiswa Bank Indonesia. Terdapat 5  buah  tabel  yang  digunakan  pada  sistem  ini,  yaitu  tabel  “Admin”,  “CalonBeasiswa”,  “Himpunan”, “Klasifikasi”, dan “Kriteria”. Struktur kelima tabel tersebut secara berturut-turut ditunjukkan pada Gambar 3(a)-(e). Tipe data yang digunakan untuk masing-masing atribut bervariasi, mulai dari integer ( int ), angka pecahan  ( double ),  hingga  teks  ( varchar ).  Berdasarkan  hasil  wawancara  dan  analisis  dengan stakeholder didapatkan  beberapa core fungsi  dan  aktor  dari  sistem  yang  akan  dibuat.  Diagram usecase dari  sistem informasi pendukung keputusan pada penerima beasiswa Bank Indonesia ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2: Diagram Use Case SPK-Beasiswa GenBI Balikpapan
(a) (b) (c) (d)
(e)
Gambar 3: Notasi pada Use Case Diagram

## C. Tampilan Website
Gambar 4 dan Gambar 5 menunjukkan antarmuka dari sistem informasi yang dibangun. Penjelasan dari tiap halaman
antar  muka  sistem  informasi  SPK  (sistem  pendukung  keputusan)  untuk  menentukan  penerima  calon beasiswa Bank Indonesia adalah sebagai berikut:
a) Halaman Login
b) Halaman Input Data Mahasiswa
c) Halaman Kriteria
d) Halaman Bobot Nilai Kriteria
e) Halaman Analisa Data Nilai Alternatif
f) Halaman Normalisasi Data
g) Halaman Perangkingan Hasil Keputusan
(a) (b) (c) (d)
(e) (f) (g) Gambar 4: Tampilan Website

## V. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dikembangkan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  untuk  menentukan  calon penerima  beasiswa  Bank  Indonesia  Balikpapan  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Berdasarkan hasil analisis kebutuhan sistem dan studi literatur, didapatkan lima buah atribut atau kriteria dalam melakukan seleksi calon penerima beasiswa, yaitu IPK (indeks prestasi kumulatif), gaji orang tua, semester, program studi, dan potensi diri. Hasil implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL menunjukkan  bahwa  sistem  informasi  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  dapat mempermudah proses seleksi calon penerima beasiswa Bank Indonesia yang sebelumnya masih dilakukan secara manual.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  KPw  Bank  Indonesia  Balikpapan  dan  semua  yang  berperan dalam pengembangan sistem pendukung keputusan calon beasiswa.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. Eniyati, "Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting)," Dinamik, vol. 16, no. 2, pp. 171-177, 2011.
[2]  D.  Darmastuti,  "Implementasi  metode  simple  additive  weighting  (SAW)  dalam  sistem  informasi lowongan kerja berbasis web untuk rekomendasi pencari kerja terbaik," Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN), vol. 2, no. 1, pp. 1-6, 2013.
[3]  F. Nugraha, B. Surarso and B. Noranita, "Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Pemilihan Pemenang Pengadaan Aset dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)," Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol. 2, no. 2, pp. 2502-2377, 2012.
[4]  S.  S.  Sundari  and  Y.  F.  Taufik,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Pegawai  Baru  Dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),"  Sisfotenika,  vol.  4,  no.  2,  pp.  140-151, 2014.
[5] R. Fauzan, Y. Indrasary and N. Muthia, "Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web," Jurnal Online Informatika, vol. 2, no. 2, pp. 79-83, 2018.
[6] R. S. Pressman, Software Engineering, New York: McGraw-Hill, 2010.
[7] K. Asnawati, "Penerapan Metode Simple Additive Weight (SAW) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan," Pilar Nyusa Mandiri, 2002.
[8] R. J. McLeod, "Management Information System 6th Ed," New Jersey, Prentice Hall, 1995.
[9] S. Kusumadewi, "Jurnal Komparasi Metode Simple Additive Weight (SAW) Dan Analytical Hierarcy Process (AHP) Untuk Pemilihan Staf Laboratorium Komputer," STIMIK WIDYA CIPTA DHARMA, 2006.
[10]  R.  Nina,  “ Macam-macam  metode  DSS .  Retrieved  from https://mti.raharja.ac.id/2016/12/23/macam- macam-metode-dss/ ”, 2019 september 20.