## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA KURANG MAMPU SMK HARAPAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Asdin Wahyu Pamungkas (asdinw@gmail.com) Didik Nugroho (masdidik@gmail.com) Sri Siswanti (syswanty@gmail.com)

## ABSTRAK
SMK  Harapan  adalah  salah  satu  Sekolah  Menengah  Kejuruan  yang  berstatus  swasta yang  bernaung  di  bawah  Yayasan  pendidikan  Islam  Al  Muttaqien  (YAPIM),  berada  di  wilayah Pabelan,  Kartasura  yang  mempunyai  tujuan  untuk  mencerdaskan  anak didiknya  serta menjaga kelangsungan pendidikan di negara Indonesia. Beasiswa diberikan Yayasan kepada siswa yang masuk  dalam  kriteria  kriteria  yang  diberikan  oleh  pihak  sekolah.  Untuk  membantu  menetapkan siswa  yang  mendapatkan  beasiswa  maka  dibuatlah  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan beasiswa  kurang  mampu  di  SMK  HARAPAN  Kartasura.  Metode  SAW  (Simple  Additive Weigthing)  akan  diaplikasikan  dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  ini.  Metode  ini dipilih  karena  metode  ini  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan dengan  proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif, dalam kasus ini adalalah siswa yang berhak dan layak menerima beasiswa dengan kriteria yang ada.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  sistem  yang  dibangun    telah  berjalan sesuai dengan  rancangan, yaitu dapat menampilkan siswa yang layak berdasarkan kriteria dan kuota beasiswa untuk mendapat beasiswa kurang mampu di SMK HARAPAN Kartasura.
Kata Kunci: FMADM, SAW, Kriteria, Beasiswa.

## I. PENDAHULUAN
Banyaknya siswa yang mengajukan beasiswa  kurang  mampu  di  SMK  Harapan pada  Tahun  ajaran  2013/2014  yaitu  sebanyak 43 siswa dengan kuota beasiswa hanya untuk 20  siswa  Sistem  pendukung  keputusan  ini dibuat  untuk  membantu  tim  seleksi  dalam memutuskan  pilihan  dari  banyak  pilihan  yang ada.
Tujuan  utama  penelitian  ini  ialah  untuk membuat program aplikasi pendukung keputusan  penentuan  penerima  beasiswa berdasarkan  kriteria  yang  ada  di  SMK Harapan.

## II.  METODE PENELITIAN 2.1. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  syarat mutlak  yang  harus  dipenuhi  di  dalam melakukan  penelitian.  Dalam  usaha  untuk mendapatkan  data  yang  valid  dan  sesuai dengan  yang  diinginkan,  maka  digunakan beberapa metode pengumpulan data.

## 2.1.1.  Observasi
Metode  ini  adalah  cara  penulis  dalam mengumpulkan  data,  dengan  cara  mengamati secara langsung proses penerimaan beasiswa
yang dilakukan di SMK Harapan khususnya di bagian kesiswaan.

## 2.1.2. Teknik Wawancara
Pengumpulan  data  selanjutnya  adalah dengan  cara  wawancara  pihak  instansi  yang terilibat,  sehingga  data  yang  didapat  dapat dipertanggung  jawabkan  dan  lebih  akurat, pihak  yang  akan  diwawancarai  adalah  bagian kesiswaan SMK Harapan

## 2.1.3. Studi Pustaka
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data  dengan  cara  mempelajari  buku-buku referensi,  jurnal  penelitian  atau  sumber- sumber yang berkaitan dengan sistem penunjang  keputusan.  Pustaka  yang  penulis gunakan  adalah  berkaitan  dengan  sistem informasi,  sistem  manajemen  basis  data, pemrograman PHP dan semua informasi yang berkaitan  dengan  aplikasi  yang  ingin  penulis buat.
2.2.  Teknik Pengembangan Perangkat

## Lunak
Pada  proses  pembuatan  sistem  ini, terlebih dahulu akan merancang alat-alat yang digunakan  dalam membuat  sistem  pendukung
keputusan penerimaan beasiswa kurang mampu  di  SMK  Harapan  Kartasura,  dilakukan langkah sebagai berikut:
1.  Analisa Sistem Setelah pengumpulan data tentang program  beasiswa  yang  dilaksanakan  oleh SMK  Harapan,  kriteria  penerima  beasiswa, data  set  dan  data  uji  program  beasiswa  yang telah  berjalan.  Analisa  digunakan  untuk mengetahui  kebutuhan  sistem  yang  akan dirancang dalam perancangan sistem.
2.  Desain Sistem
Desain sistem dilakukan dengan perancangan terstruktur yaitu dengan penyusunan:  Diagram  Konteks, Hierarchy Input  Proses  Output (HIPO), Data  Flow Diagram (DFD), Entity  Relationship Diagram (ERD), Desain Database, Desain Input, Desain Output, Desain Pelaporan. 3.  Pengkodean
Tahapan dimana dilakukan koding program, bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah PHP dan database MySQL . 4.  Pengujian Sistem Pengujian penelitian menggunakan Pengujian Fungsional dan Pengujian validitas. 5.  Implementasi Sistem
Setelah  tahap  pengujian  dilaksanakan  dan sesuai  dengan  desain  input  dan  output  maka sistem  dapat  diimplementasikan  di  SMK Harapan.

## III. TINJAUAN PUSTAKA
3.1.  Beasiswa
Beasiswa diartikan sebagai bentuk penghargaan  yang  diberikan  kepada  individu agar dapat melanjutkan pendidikan ke jenjang yang  lebih  tinggi.  Penghargaan  itu  dapat berupa akses tertentu pada suatu institusi atau penghargaan  berupa  bantuan  keuangan. Beasiswa  dapat  diberikan  oleh  pemerintah maupun dari yayasan [1].

## 3.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan  sistem  informasi  interaksi  yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  yang  semiterstruktur  dan  situasi yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusannya dibuat Alter didalam buku [2]
3.3 FMADM  ( Multiple  Attribute  Dicision System )
Multiple Attribute Decision Making (MADM) adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Inti  dari MADM adalah menentukan bobot untuk setiap atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perengkingan yang akan menyelesaikan alternatif yang sudah diberikan.. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM, antara lain:
1.  Simple Additive Weighting (SAW)
2.  Weighting product (WP)
3.  ELECTRE
4.  Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
5.  Analytic Hierarchy process (AHP) [3].

## 3.4 SAW
Metode SAW sering  juga  dikenal  dengan istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  dari  metode SAW adalah  mencari penjumlahan  terbobot,  dari  rating  kinnerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [4].

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1  Perancangan Sistem
Dalam perancangan sistem penulis melakukan  desain  sistem  baru.  Desain  sistem merupakan  gambaran  fisik  dan logic dari sistem.

## 4.2  Diagram Konteks (Context Diagram)
Diagram Konteks berisi tentang hubungan masukan  dan  keluaran,  aliran  data  dijabarkan secara  global  untuk  menggambarkan  aliran data dalam proses pengolahan data. Gambaran  diagram  konteks  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Kurang Mampu SMK Harapan Kartasura Admin Operator Hak_akses Dt_siswa, Laporan_siswa, Dt_hasili, Laporan_seleksi, Laporan_kriteria, Username, Password, Dt_siswa, Dt_kriteria, Dt_beasiswa, Username, Password, Dt_user Dt_user\ Hak_akses
Gambar 1 Diagram Konteks Keterangan :
1.  Admin  login  mengatur  user  dan  password untuk operator serta kepala sekolah
2.  Operator  bertugas  untuk  memasukan  data siswa,  data  beasiswa,  data  bobot  kriteria, untuk mendapatkan laporan laporan pemohon,  laporan  seleksi,  dan  laporan kriteria yang digunakan.
4.3 Hierarchy Input Procces Output (HIPO)
Diagram  HIPO  akan  menggambarkan tentang  program  secara  terstruktur,  yang dirancang secara khusus untuk menggambarkan  struktur  bertingkat  fungsi- fungsi  yang  ada  dalam  modul-modul  yang digunakan sistem pendukung keputusan penentuan beasiswa kurang mampu
0 SPK Penentuan Penerima beasiwa SMK Harapan Kartasura 1 Login 2 Input 3 Perhitungan 4 Laporan 2.1 Data User 4.1 Laporan Siswa 4.2 Laporan Seleksi 4,3 Laporan Kriteria 2.1.1 Insert 2.1.2 Updat e 2.1.3 Delete 2.1.4 Lihat 2.2 Data Beasiswa 2.3 Data Siswa 2.2.1 Insert 2.2.2 Updat e 2.2.3 Delete 2.2.4 Lihat 2.4.1 Insert 2.3.2 Updat e 2.3.3 Delete 2.3.4 Lihat
Gambar 2 Hierarchi Input Proccess Output

## 4.4  Data Flow Diagram (DFD)
Data flow diagram ini merupakan penjabaran  dari  digram  konteks  dan  HIPO, akan  tetapi  pada  diagram  arus  data  ini  lebih mengarah pada suatu proses secara.

## 1.  DFD Level 0
Gambar data flow diagram tiap level pada sistem ini adalah sebagai berikut:
1 Login 2. Input 3. Perhitungan 4. Laporan Operator Admin Username, Password Hak_ Akses tb_login Hak_akses Username, password Username, Password Hak_akses dt_login dt_login dt_login dt_login Dt_siswa, Dt_kriteria, Dt_tahun_ajaran, Dt_beasiswa Dt_siswa, Dt_kriteria, Dt_tahun_ajaran, Dt_beasiswa Dt_siswa Tb_siswa Dt_siswa Tb_M_kriteria Dt_konversi Dt_konversi Tb_hasil Dt_hasil Dt_hasil Dt_siswa Dt_hasil Laporan_siswa, Laporan_seleksi Laporan_kriteria Tb_beasiswa Dt_beasiswa Tb_kriteria Dt_kriteria Dt_kriteria Dt_kriteria Dt_kriteria Dt_beasisws Dt_beasiswa

## Gambar 3 DFD Level 0

## 4.5  Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram dirancang untuk  menggambarkan  hubungan  antar  tabel. Sehingga  nantinya  dapat  dilihat  batasan- batasan serta kardinalitas dari setiap hubungan  yang  ada  dalam  keseluruhan  tabel yang  ada,  berikut  gambaran  relasi  antar entitas :
beasiswa user mengelola M_kriteria tahun_ajaran Id_beasiswa Nama_beasiswa semester nama password Nip Id_user email No_hp level n 1 kriteria bobot Nama_kriteria Id_beasiswa Id_kriteria memiliki 1 kuota nilai_kriteria nilai Nama_nilai_kriteria Id_kriteria Id_nilai n 1 n memiliki nis Id_beasiswa Id_kriteria siswa Id_user nis Id_beasiswa Nama_siswa Tanggal_lahir Tempat_lahir Kelas Alamat Nama_ayah Nama_ibu Pekerjaan_orang_tua Tanggungan_orang_tua Penghasilan_orang_tua Nilai_raport Kelengkapan_arsip Jarak_rumah_siswa Prestasi_non_akademik n 1 n hasil menghasilkan nis skor status 1
Gambar 4 Entity Relationship (ERD)

## Keterangan diagram
1. Beasiswa  memiliki  banyak  kriteria  dan terjadi status one to many.
2. Siswa memiliki satu user yang menangani, yang  berarti  satu  user  dapat  menangani lebih dari satu siswa, sehingga relasi yang terjadi adalah one to many.
3. Tabel  siswa  dan  tabel  beasiswa  berelasi many to many dan menghasilkan
m_kriteria.
4. Setelah  relasi  antara  siswa  dengan beasiswa  menghasilkan  m_kriteria  maka dapat  dihitung  dan  menghasilkan  tabel hasil, satu siswa memiliki satu record hasil,
relasi yang terjadi adalah one to one.

## 4.6  Implementasi Sistem

## 1.  Tampilan Halaman Login
Halaman  login  dibuat  untuk  memberi fasilitas  pada  pengguna  aplikasi  untuk  masuk dan  menggunakan  sistem  ini.  Berikut  adalah tampilan untuk masuk ke sistem.

## Gambar 5 Halaman Login

## 2.  Halaman Menu Utama  Administrator
Halaman  ini  ditujukan  untuk  pengguna level  administrator  yang  didalamnya  ada  link menu  utama  yaitu,  beranda,  input  pengguna, pengolahan  data  pengguna,  berikut  adalah tampilanya

## Gambar 6 Menu Utama Administrator

## 3.  Halaman menu utama operator
Menu  utama  untuk  operator  memiliki menu yaitu, input data, data master, transaksi, laporan,  kontak,  level.  Di  menu  inilah  sistem dapat  melakukan  proses  penyeleksian  data siswa  yang  telah  dimasukan  oleh  operator, berikut  adalah  tampilan  halaman  menu  utama untuk level operator
Gambar 7 Halaman menu utama operator

## 4.  Halaman Input Beasiswa
Halaman  input  beasiswa  adalah  halaman yang digunakan operator dalam
menambahkan  program  beasiswa  yang  akan dilaksanakan, termasuk didalamnya ada masukan  kuota  beasiswa,  berikut  adalah tampilanya:

## Gambar 8 Halaman Input Beasiswa

## 5.  Halaman input data siswa
Halaman ini berisi form untuk memasukan data  dari  formulir  yang  telah  diisi  siswa kedalam  sistem  pendukung  keputusan.  Data kriteria  yang  dimasukan  juga  akan  dikonversi kedalam nilai nilai bobot yang sudah ditentukan  sebelumnya  tampilan  halaman input siswa seperti gambar dibawah ini :
Gambar 9 Halaman input data Siswa

## 6.  Halaman Analisa SPK
Halaman  analisa  SPK  menampilkan  data yang  diolah  dan  telah  dinormalisasi  dan diberikan  skor  dengan  metode  SAW.  Secara jelas  proses  perhitungan  dapat  dilihat  di halaman  analisa  ini.  Operator  diberikan fasilitas ini untuk mengetahui perhitungan yang dilakukan untuk menentukan siswa yang layak mendapat beasiswa. Berikut adalah tampilanya

## Gambar 10 Halaman Analisa SPK

## 7.  Halaman hasil seleksi
Halaman hasil seleksi menampilkan siswa yang  mendapat  beasiswa  kurang  mampu sesuai  dengan  perhitungan  yang  ditampilkan dalam halaman analisa. Data yang ditampilkan sesuai  dengan  kuota  yang  tersedia.  Berikut adalah tampilanya :

## Gambar 11 Halaman Hasil Seleksi

## 8.  Laporan Pemohon Beasiswa
Laporan  pemohon  beasiswa  berisi  siswa yang  mengajukan  beasiswa  kurang  mapu  di SMK  Harapan  Kartasura.  Data  dapat  dicetak langsung  melalui  website  ini  dan  dapat dipreview  lewat  browser  langsung,  berikut tampilan cetak data anggota :
Gambar 12 Laporan Pemohon Beasiswa

## 4.7  Perhitungan SAW

## 1.  Penentuan Bobot Kriteria
Dalam  penyeleksian  beasiswa  dengan menggunakan  model  Fuzzy  Multiple  Attribut Decision  Making  (FMADM)  dengan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  deperlukan kriteria-  kriteria  dan  bobot  untuk  melakukan perhitunganya sehingga akan didapat alternatif terbaik.
Tabel  1 Nilai Kriteria
No Kriteria Keterangan Bobot 1 Penghasilan Orang Tua C1 0,4 2 Tanggungan Orang Tua C2 0,3 3 Nilai C3 0,1 4 Prestasi Non akademik C4 0,1 5 Jarak Rumah Siswa C5 0,1 Jumlah 1
Berdasarkan  pada  kriteria  dan  rating kecocokan  masing  masing  alternatif  pada setiap kriteria yang sudah ditentukan, selanjutnya  dijabarkan  bobot  setiap  kriteria. Bobot  setiap  sub  kriteria  didapat  dengan  cara membagi  jumlah  sub  kriteria  dengan  bilangan 1,  dimana  satu  adalah  bobot  paling  tinggi dalam  pembobotan  sub  kriteria.  Hasilnya sebagai berikut:
Tabel 2 Nilai Kriteria Penghasilan orang tua
Nilai (C1) Nilai Perhitungan Nilai C1 >3000.000 1 4/4 C1 >1.500.000 – 3.000.000 0,8 3/4 C1 >800.000 – 1.500.000 0,6 2/4 C1 <=800.000 0,4 1/4

## Tabel 3 Nilai Kriteria Tanggungan orang tua
Jumlah tanggungan orang tua(C2) Nilai Perhitungan Nilai C2 = 1 anak 0,2 1/5 C2 = 2 anak 0,4 2/5 C2 = 3 anak 0,6 3/5 C2 = 4 anak 0,8 4/5 C2 >= 5 anak 1 5/5

## Tabel 4 Nilai Kriteria Prestasi
Prestasi Non akademik (C5) Nilai Perhitungan Nilai C4 = Tidak Berprestasi 0,2 1/5 C4 = Tingkat Kecamatan 0,4 2/5
Prestasi Non akademik (C5) Nilai Perhitungan Nilai C4 = Tingkat Kabupaten 0,6 3/5 C4 = Tingkat Provinsi 0,8 4/5 C4 = Tingkat Nasional 1 5/5

## Tabel 5 Nilai Kriteria Jarak Rumah Siswa
Jarak Rumah Siswa (C6) Nilai Perhitungan Nilai C5 = 1 - 3 km 0,2 1/5 C5 = 4 – 7 km 0,4 2/5 C5 = 8 - 10 km 0,6 3/5 C5 = 11 - 14 km 0,8 4/5 C5 >= 15 km 1 5/5

## 2.  Contoh Kasus
Tabel 6 Data Uji NO NAMA C1 C2 C3 C4 C5 1 FEBRI SAPUTRA
Rp 750.000,00 3 88 TINGKAT KECAMATAN 10
2 HAMID
MARFATULLAH
Rp1.200.000,00 4 70 TINGKAT
KABUPATEN
3 3 SUGIYANTO NUR HUDA Rp3.200.000,00 2 87 TIDAK BERPRESTASI 5
4 MUHAMAD FAJAR
RAMADHON Rp3.200.000,00 4 65 TIDAK BERPRESTASI 7 5 BUDI
ARIYANTO
Rp1.440.000,00 2 78 TIDAK BERPRESTASI
7

## Perhitungan Seleksi Beasiswa
1.  Buat Matrik Keputusan X
Dari tabel contoh kasus yang ada kemudian dibuat  matrik  keputusan  X  berdasarkan data diperoleh matrik X sebagai berikut:
0,25 0,6  0,8  0,4  0,6
0,5  0,8  0,4  0,6  0,2
X=  0,75 0,4  0,8  0,2  0,4
1 0,8  0,4  0,2  0,4 0,8  0,2  0,4  0,2  0,4
2.  Normalisasi Matrik Keputusan
Langkah selanjutnya,  dilakukan normalisasi matriks    untuk  menghitung  nilai  masing- masing kriteria berdasarkan kriteria keuntungan atau kriteria biaya. Perhitungan normalisasi matriks dengan rumus
3.  Hasil dari normalisasi matrik x dibuat matrik R
1 0,4  1 0,666666667 1 0,5  1 0,5  1 0,333333333 R =  0,25  0,4  1 0,333333333 0,666666667
0,25  1 0,5  0,333333333 0,666666667 0,5  0,4  0,5  0,333333333 0,666666667
4.  Perangkingan Alternatif
Langkah  terahkir  adalah  mencari  nilai preferensi  dari  setiap  alternatif  hasilnya digunakan untukmenentukan rangking dari dari setiap alternatif.
V i = Σ  w j r ij
Keterangan: V i = rangking untuk setiap alternatif w j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi V1 =   (0,4)*(1) + (0,3)*(0,75) + (0,1)*( 1) + (0,1)*(0,666666667) + (0,1)*(1) =  0.891666667 V2   =   (0,4)*( 0.5) + (0,3)*(1) + (0,1)*( 0.5) + (0,1)*(1) + (0,1)*(0.33333333)
=  0,683333333
V3   =   (0,4)*( 0,25) + (0,3)*(0.5) + (0,1)*( 1) + (0,1)*(0.33333333) + (0,1)*(0,666666667) =  0,455 V4 =   (0,4)*( 0.25) + (0,3)*(1) + (0.5)*( 1) + (0,1)*(0.33333333) + (0,1)*(0,666666667) =  0,575
V5   =   (0,4)*( 0.5) + (0,3)*(0.25) + (0,1)*( 0.5)
+ (0,1)*(0.33333333) + (0,1)*(0,666666667) =  0,425 Setelah perhitungan V i , dilakukan perangkingkan nilai preferensi V i untuk mencari alternatif  terbaik.  Kuota  dapat  dimasukan secara  dinamis  mengikuti  jumlah  dari  dana atau penyelenggara beasiswa, digunakan juga selain  kuota  nilai  passing  grade  untuk  siswa yang  mengajukan  beasiswa.  Nilai  passing grade  telah  ditentukan  oleh  pihak  tim  seleksi untuk  memberikan  batasan  skor  siswa  yang diterima dan tidak hanya mengandalkan kuota. Nilai  passing  grade  untuk  syarat  siswa  yang dapat menerima beasiswa adalah 0,55.
Tabel  7 Rangking Terpilih
Rank Alter- natif Nama Siswa Nilai Pass Grade (0,55) 1 V 1 FEBRI SAPUTRA 0,891666667 Lolos 2 V 2 HAMID MARFATULLAH
0,683333333 Lolos 3 V 4 MUHAMAD
FAJAR RAMADHON 0,575 Lolos (1) j=1
4 V 3 SUGIYANTO NUR HUDA 0,455 Tidak memenuhi 5 V 5 BUDI ARIYANTO 0,425 Tidak memenuhi 4.8  Pengujian Sistem a.  Pengujian Fungsional Pengujian
program dilakukan menggunakan  pengujian  fungsional  untuk menguji  fasilitas  dan  fungsi  dari  aplikasi  yang dibuat. Test input dan output untuk fungsi yang ada  tanpa  memperhatikan  prosesnya.  Hasil dari pengujian secara fungsional menghasilkan hasil  yang  sesuai  yang  diharapkan.  Semua fungsi  yang  direncanakan  dan  dirancang berjalan sesuai fungsinya
b.  Pengujian Validitas
Pengujian  algoritma  program  digunakan untuk  mengetahui  SPK  valid  atau  tidak. Pengujian ini
dilakukan dengan
membandingkan hasil perhitungan SPK dengan  hasil  perhitungan  manual  dengan kuota  beasiswa  diambil  3  siswa  yang  paling layak.

## Tabel 8 Hasil Perhitungan Manual
Rang- king Nama Siswa Nilai Pass Grade (0,55) 1 FEBRI SAPUTRA 0,891666667 Lolos 2 HAMID MARFATULLAH 0,683333333 Lolos 3 MUHAMAD FAJAR RAMADHON 0,575 Lolos
4
SUGIYANTO NUR HUDA 0,455 Tidak memenuhi 5 BUDI ARIYANTO 0,425
Tidak memenuhi
Hasil seleksi sistem :
Gambar 13 Hasil Seleksi Sistem
Tabel  9  Hasil  dari  perbandingan  perhitungan manual dengan sistem
No Nama manual Status Sistem Status Hasil
No Nama manual Status Sistem Status Hasil 1 FEBRI SAPUTRA 0,891666667 Diterima 0,891667 Diterima T 2 HAMID MARFATULLAH 0,683333333 Diterima 0,683333 Diterima T 3 MUHAMAD FAJAR RAMADHON 0,575 Diterima 0,575 Diterima T 4 SUGIYANTO NUR HUDA 0,455 Ditolak 0,455 Ditolak T 5 BUDI ARIYANTO 0,425 Ditolak 0,425 Ditolak T
Berdasarkan  tabel  perbandingan  di  atas, menunjukan  bahwa  hasil  seleksi  manual dibandingkan  dengan  menggunakan  sistem tidak ada perbedaan. Maka, hal ini membuktikan bahwa sistem  yang dibuat layak digunakan  dalam  penyeleksian  siswa  yang mengajukan  beasiswa  kurang  mampu  diSMK Harapan.

## V. PENUTUP
Dari penelitian ini dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Aplikasi SPK penentuan penerima beasiswa kurang mampu di SMK HARAPAN  kartasura  telah  selesai  dibuat dengan  mengaplikasikan  metode  SAW ( Simple Weighting Addtive ).
2.  Aplikasi SPK penerimaan beasiswa kurang mampu  ini  mempunyai  fasilitas  pada  level administrator  terdapat  fasilitas,  beranda, tambah  user,  ubah  hak  akses,  pada  level operator terdapat fasilitas: beranda, pengolahan  data  siswa,  beasiswa,  ubah bobot preferensi, laporan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Winkel,  W.S,.  2009. Bimbingan  dan Konseling  di  Intitusi  Pendidikan .  Jakarta  : Gramedia
[2]  Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi
[3] Kusumadewi,  Sri.  Dkk.  2012.  “ Fuzzy  Multi Attribute Decision Making (Fuzzy MADM)”.
GrahaIlmu. Yogyakarta [4]  Sri Kusumadewi, dkk. 2006. “  Fuzzy Multi- Attribute Decision Making ” . Penerbit
Graha Ilmu. Yogyakarta.