Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto

## MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING DENGAN METODE
TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO
IDEAL SOLUTION UNTUK MENENTUKAN REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA BBM DAN PPA DI STMIK AMIKOM

## PURWOKERTO
Oleh: Fandy Setyo Utomo STMIK AMIKOM Purwokerto

## ABSTRACT
Multi  Attribute  Decision  Making  Model  with  Method  Technique  For Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  for  determining recommendations  grantee  is  one  application  of  the  Decision  Support  System (DSS). This application is designed to help the management to determine STMIK AMIKOM  Purwokerto  recommendation  Bantuan  Belajar  Mahasiswa  (BBM) recipients and Peningkatan Prestasi Akademik (PPA). With this application, it is expected the process  of  determining the scholarship  recipients  recommendations become more effective and efficient in terms of data processing.
Keywords : MADM, TOPSIS, Scholarship, Decision Support System.

## PENDAHULUAN
1. Latar Belakang
Beasiswa Bantuan Belajar Mahasiswa (BBM) dan beasiswa Peningkatan Prestasi  Akademik (PPA)  dari  KOPERTIS  Wilayah  VI  merupakan  program beasiswa  yang  ditawarkan  secara  rutin  setiap  satu  kali  dalam  setahun  kepada mahasiswa  STMIK  AMIKOM  Purwokerto.  Beasiswa Bantuan  Belajar Mahasiswa ditujukan  khusus  kepada  mahasiswa  yang  kurang  mampu  secara ekonomi, sedangkan beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik ditujukan khusus kepada mahasiswa yang mempunyai prestasi tinggi di bidang akademik.
Data jumlah kuota penerima beasiswa PPA dan BBM yang diberikan oleh KOPERTIS Wilayah VI sejak periode tahun akademik 2006/2007 menunjukkan kenaikan  tiap  tahunnya,  hal  ini  seiring  dengan  semakin  banyak  jumlah mahasiswa STMIK AMIKOM Purwokerto dari tahun ke tahun.
Pada tahun akademik 2006/2007  kuota penerima beasiswa PPA sejumlah 2 orang, kemudian mengalami peningkatan kuota di tahun akademik 2007/2008
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto
sejumlah  9  orang,  tahun  akademik  2008/2009  sejumlah  19  orang,  dan  terakhir tahun akademik 2009/2010 sejumlah 24 orang. Pada tahun akademik 2006/2007 kuota  penerima  beasiswa  BBM  sejumlah  2  orang,  kemudian  mengalami peningkatan  kuota  di  tahun  akademik  2007/2008  sejumlah  11  orang,  tahun akademik 2008/2009 sejumlah 18 orang, dan terakhir tahun akademik 2009/2010 sejumlah 25 orang (Sumber : BAAK).
Berdasarkan informasi  yang diperoleh dari BAAK, diperoleh data jumlah pelamar untuk beasiswa PPA dan BBM pada tahun akademik 2009/2010. Jumlah pelamar  untuk  beasiswa  PPA  mencapai  90  orang,  sedangkan  jumlah  pelamar untuk beasiswa BBM mencapai 85 orang.
Oleh  karena  jumlah  peserta  yang  mengajukan  beasiswa  banyak  serta indikator  kriteria  juga  banyak,  proses  pengolahan  data  masih  manual menggunakan Microsoft Excel, dan proses untuk  menentukan daftar mahasiswa yang direkomendasikan menerima beasiswa relatif panjang, maka perlu dibangun sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  akan  membantu  menentukan  siapa yang  berhak  diajukan  ke  KOPERTIS  Wilayah  VI  untuk  mendapatkan  beasiswa tersebut dengan proses yang lebih efektif dan efisien.
Model  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  dengan  metode Technique  for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  MADM  adalah model  penyeleksian  atau  penilaian  terhadap  beberapa  alternatif  dalam  jumlah yang  terbatas.  TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif  terpilih  yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif.  Metode  TOPSIS  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.

## 2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah, dapat dirumuskan permasalahan yang akan  diselesaikan,  yaitu  bagaimana  cara  merancang  dan  membangun  sebuah
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto
sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  model  MADM  ( Multiple  Attribute Decission Making ) dengan metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity  to  Ideal  Solution )  untuk  mengefisienkan  dan  mengefektifkan  proses penentuan rekomendasi penerima beasiswa.

## 3. Batasan Masalah
Pada  penelitian  ini  diperlukan  batasan-batasan  agar  sesuai  dengan  apa yang sudah direncanakan sebelumnya sehingga tujuan penelitian dapat  tercapai. Adapun batasan masalah dalam penelitian ini adalah :
1. Penelitian  dilaksanakan  di  institusi  pendidikan  STMIK  AMIKOM Purwokerto.
2. Model  kuantitatif  yang  digunakan  untuk  memberikan  kemampuan  analitik dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  yaitu  menggunakan  MADM (Multiple  Attribute  Decision  Making) dengan  metode  TOPSIS  ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution).
3. Beasiswa  yang  dijadikan  sebagai  objek  penelitian,  yaitu  beasiswa Bantuan Belajar  Mahasiswa (BBM)  dan  beasiswa Peningkatan  Prestasi  Akademik (PPA) dari KOPERTIS Wilayah VI .
4. Implementasi sistem pendukung keputusan untuk menyelesaikan permasalahan yang ada, menggunakan perangkat lunak berbasis web.

## 4. Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  suatu  model  pengambilan keputusan  menggunakan  model Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM) dengan  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) agar proses penentuan rekomendasi penerima beasiswa menjadi lebih efektif dan efisien dari sisi proses pengolahan data.

## 5. Landasan Teori
a. Beasiswa
Pada dasarnya, beasiswa merupakan bantuan dana pendidikan yang diberikan kepada mahasiswa yang mengalami kesulitan ekonomi dan/atau memilki  prestasi  yang  baik.  Beasiswa  adalah  bantuan  dan  dukungan pendidikan  yang  diberikan  kepada  mahasiswa  yang  terdiri  atas  Beasiswa
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto
Pemerintah  dan  Beasiswa  Yayasan.  Beasiswa  yang  diberikan  kepada mahasiswa dapat bersifat mengikat (ikatan kerja) dan atau tidak mengikat (Sumber : http://www.mikroskil.ac.id/mhs_ beasiswa.php ).
b. Multiple Criteria Decision Making (MCDM)
Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM)  adalah  suatu  metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu.  Kriteria  biasanya  berupa ukuran-ukuran,  aturan-aturan,  atau  standar  yang  digunakan  dalam pengambilan  keputusan.  Berdasarkan  tujuannya,  MCDM  dapat  dibagi menjadi  2  model,  yaitu Multi  Attribute  Decision  Making (MADM)  dan Multi  Objective  Decision  Making (MODM).  MADM  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah-masalah  dalam  ruang  diskret.  Oleh  karena  itu, pada MADM biasanya digunakan untuk melakukan penilaian atau seleksi terhadap  beberapa  alternatif  dalam  jumlah  yang  terbatas.  Sedangkan MODM  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  pada  ruang kontinyu,  seperti  permasalahan  pada  pemrograman  matematis.  Secara umum dapat disimpulkan bahwa MADM menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah  alternatif.  Sedangkan  MODM  merancang  alternatif  terbaik (Kusumadewi, 2006 : 69).
Pada  dasarnya,  proses  MADM  dilakukan  melalui  3  tahap,  yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan sintesis informasi. Pada tahap penyusunan komponen-komponen situasi, akan dibentuk tabel taksiran  yang  berisi  identifikasi  alternatif,  spesifikasi  tujuan,  kriteria,  dan atribut.  Pada  tahap  analisis  dilakukan  melalui  2  langkah.  Pertama, mendatangkan  taksiran  dari  besaran  yang  potensial,  kemungkinan,  dan ketidakpastian  yang berhubungan dengan dampak-dampak  yang mungkin pada setiap alternatif. Kedua, meliputi pemilihan dari preferensi pengambil keputusan  untuk  setiap  nilai,  dan  ketidakpedulian  terhadap  resiko  yang timbul.  Masalah  MADM  diakhiri  dengan  proses  perankingan  untuk mendapatkan  alternatif  terbaik  yang  diperoleh  berdasarkan  nilai keseluruhan preferensi yang diberikan (Kusumadewi, 2006 : 73).
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto
Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif  terpilih  yang  terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Secara umum, prosedur TOPSIS mengikuti langkah-langkah sebagai berikut :
1) Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
2) Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
3) Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal negatif
4) Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks  solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
5) Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. TOPSIS  membutuhkan  rating  kinerja  setiap  alternatif  A i pada  setiap kriteria C j yang ternormalisasi, yaitu :
√∑ ; dengan i=1,2,…,m; dan j=1,2,…,n        Solusi ideal
positif  A + dan  solusi  ideal  negatif  A - dapat  ditentukan  berdasarkan rating bobot ternormalisasi (y ij ) sebagai :
y ij = w i r ij ; dengan i=1,2,…,m; dan j=1,2,…,n
A + = ( , , …, );
A- = ( , , …, );
dengan
{
{
j = 1, 2, …, n.
Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai : √∑ ; i=1,2,…,m. Jarak  antara alternatif A i dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai :
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto
√∑
; i=1,2,…,m.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai :
; i=1,2,…,m. Nilai V i yang lebih
besar  menunjukkan  bahwa  alternatif  A i lebih  dipilih  (Kusumadewi, 2006 : 87).

## METODE PENELITIAN

## 1. Tempat dan Alat Penelitian
Penelitian  ini  akan  dilakukan  di  Institusi  Pendidikan  STMIK AMIKOM  Purwokerto  yang  beralamat  di  jalan  HR.  Bunyamin  P-1  No.1 Purwokerto.  Sumber  daya  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian yaitu:
a. Perangkat Keras ( Hardware )
1 unit komputer (PC / Personal Computer), dengan spesifikasi Intel Dual Core  Processor  E2160  1.8GHz,  RAM  Visipro  2GB  DDR2  PC  5300, Motherboard GIGABYTE GA-945 GCM S2L, dan HDD 80 GB Sata.
b. Perangkat Lunak ( Software )
Microsoft  Windows  7  Ultimate  Edition,  Microsoft  SQL  Server  2000 Personal  Edition,  Adobe  Dreamweaver  CS5,  Apache2Triad  v1.5.4, Prototype  (JavaScript  Framework),  FPDF  v1.6,  JpGraph  v3.0.7,  Adobe Photoshop CS2, dan Macromedia Flash 8.
2. Metode Pengumpulan Data
Dalam  memperoleh  data,  digunakan  beberapa  metode,  yaitu  : Wawancara.  Wawancara  dilakukan  terhadap  Biro  Administrasi  Akademik dan Kemahasiswaan (BAAK).
3. Studi Pustaka
a. Dokumen Lembaga STMIK AMIKOM Purwokerto
Dokumen  berasal  dari  arsip  BAAK.  Dokumen  yang  dipelajari  yaitu tentang bentuk dan format laporan program beasiswa BBM dan PPA yang ditujukan  untuk  Ketua  STMIK  AMIKOM  Purwokerto  dan  KOPERTIS Wilayah VI.
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto

## b. Buku – Buku Referensi
Mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan  dalam  pengembangan penelitian yang berasal dari buku-buku referensi mengenai dasar teori dan teknologi  yang  akan  digunakan  dalam  perancangan  dan  pembangunan sistem pendukung keputusan.
4. Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam pengembangan sistem  pendukung  keputusan  ini  menggunakan ”Model  Sekuensial  Linier” atau “Waterfall.” Sekuensial linier mengusulkan sebuah pendekatan kepada pengembangan perangkat  lunak  yang sistematik  dan sekuensial  yang mulai pada  tingkat  dan  kemajuan  sistem  pada  seluruh  analisis,  desain,  kode, pengujian/testing, dan perawatan/maintenance.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 1. Desain Aplikasi
Gambar 3.1. Bagan Alir Sistem Aplikasi
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto
Dari  bagan  alir  sistem  aplikasi,  dapat  diketahui  bahwa  sebelum  data mahasiswa masuk ke dalam database dan diolah, terlebih dahulu  dipastikan bahwa  mahasiswa  yang  dapat  memberikan  input  ke  sistem  aplikasi  adalah mahasiswa yang terdaftar sebagai mahasiswa STMIK AMIKOM Purwokerto. Selain  itu,  mahasiswa  juga  harus  memenuhi  syarat  administrasi  yang  telah ditentukan.
Setelah  data  mahasiswa  masuk  ke  dalam  sistem,  kemudian  terjadi proses  pengolahan  data  menjadi  informasi  yang  dibutuhkan  bagi  pihak manajemen untuk memutuskan mahasiswa yang direkomendasikan menerima beasiswa PPA dan BBM.

## a. Kriteria yang Dibutuhkan dan Bobot Penilaian
Dalam  penelitian  ini,  ada  bobot  dan  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk menentukan  rekomendasi  penerima  beasiswa  beasiswa  BBM  dan  PPA. Adapun  kriterianya  adalah  Semester  yang  telah  ditempuh,  IPK,  Aktif Organisasi,  Aktif  Asisten  Praktikum,  Prestasi  Akademik,  Prestasi  Non Akademik,  Penghasilan  Orangtua,  Jumlah  Tanggungan  Orangtua,  Jumlah Saudara  Kandung,  Jumlah  Rekening  Listrik  Bulan  Terakhir,  dan  Status Perolehan Beasiswa.
Berikut  ini  beberapa  ketentuan  yang  berlaku  pada  kriteria  penilaian dalam aplikasi DSS yang dibuat :
a. Kriteria keaktifan organisasi
Jika mahasiswa aktif, maka diberikan point 2.
Jika mahasiswa tidak aktif, maka diberikan point 1.
b. Kriteria keaktifan sebagai asisten praktikum
Jika mahasiswa aktif, maka diberikan point 2.
Jika mahasiswa tidak aktif, maka diberikan point 1.
c. Kriteria prestasi akademik
Jika mahasiswa memiliki prestasi akademik pada tingkat :
1) Internasional, diberikan point 7.
2) Asia / ASEAN, diberikan point 6.
3) Nasional, diberikan point 5.
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto
4) Propinsi, diberikan point 4.
5) Kota / Kabupaten, diberikan point 3.
6) Institusi [non] pendidikan, diberikan point 2.
7) Tidak memiliki prestasi, diberikan point 1.
Jika  memiliki  prestasi  pada  tingkat  yang  berbeda,  maka  jumlah point /nilai akan diakumulasikan.
d. Kriteria prestasi non akademik
Jika mahasiswa memiliki prestasi non akademik pada tingkat :
1) Internasional, diberikan point 7.
2) Asia / ASEAN, diberikan point 6.
3) Nasional, diberikan point 5.
4) Propinsi, diberikan point 4.
5) Kota / Kabupaten, diberikan point 3.
6) Institusi [non] pendidikan, diberikan point 2.
7) Tidak memiliki prestasi, diberikan point 1.
Jika  memiliki  prestasi  pada  tingkat  yang  berbeda,  maka  jumlah
point /nilai akan diakumulasikan.
e. Kriteria status beasiswa
Jika  mahasiswa  belum  pernah  menerima  beasiswa  PPA  atau  BBM, maka  diberikan point 2.  Sedangkan  bila  mahasiswa  sudah  pernah menerima beasiswa PPA atau BBM, maka diberikan point 1.
Setiap  kriteria  penilaian  memiliki  bobot  penilaian  yang  berbeda.
Berikut ini adalah skala penilaian yang digunakan pada aplikasi DSS :
a. Sangat rendah, memiliki point 1.
b. Rendah, memiliki point 2.
c. Cukup, memiliki point 3.
d. Tinggi, memiliki point 4.
e. Sangat tinggi, memiliki point 5.
Atribut  yang  digunakan  pada  aplikasi  DSS  ada  2  jenis  yaitu  atribut MIN dan MAX .  Atribut MIN digunakan  apabila  prioritas  nilai  pada  suatu kriteria  penilaian  yang  diutamakan  adalah  nilai  terkecil.  Sedangkan
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto
Atribut MAX digunakan apabila prioritas nilai pada suatu kriteria penilaian yang diutamakan adalah nilai terbesar.
2. Perancangan Sistem
a. Diagram Konteks
Gambar 3.2. Diagram Konteks DSS
Pada  gambar  3.2  menunjukkan  bahwa  DSS  untuk  menentukan rekomendasi penerima beasiswa PPA dan BBM berinteraksi dengan 3 external  entity ,  yaitu  mahasiswa,  pemeriksa  berkas  (orang  yang memeriksa  kelengkapan  syarat  administrasi  pendaftar  beasiswa),  dan administrator.
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto
b. Relasi Antar Tabel
Gambar 3.3. Relasi Antar Tabel
c. Implementasi
1) Formulir Pendaftaran Online
Gambar 3.4. Formulir Pendaftaran Beasiswa Online
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto

## 2) Hasil Seleksi
Gambar 3.5. Output Perhitungan Aplikasi DSS

## KESIMPULAN DAN SARAN

## 1. Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  permasalahan  dan  pemecahannya  pada  bagian sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan,  cara  merancang  dan membangun sistem pendukung keputusan untuk menentukan rekomendasi penerima beasiswa, yaitu dimulai dari pengumpulan data, mengidentifikasi masalah,  mengidentifikasi  kepemilikan  masalah,  menentukan  kriteria- kriteria penilaian, memprediksi keluaran atau output penilaian, melakukan pemilihan  model  matematika  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan  (dalam  kasus  ini  model  matematika  yang  dipilih  adalah model  MADM  dengan  metode  TOPSIS),  membuat  perancangan  dan desain sistem aplikasi, pengkodean, dan melakukan serangkaian pengujian untuk memastikan aplikasi sudah memenuhi kebutuhan pengguna / user .

## 2. Saran
Aplikasi Decision  Support  System (DSS)  ini  masih  jauh  dari sempurna dan masih banyak kekurangan. Oleh karena itu perlu dilakukan
Multi  Attribute  Decision  Making dengan  Metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution untuk  Menentukan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  BBM dan PPA di STMIK Amikom Purwokerto
pengembangan dan penyempurnaan lebih lanjut. Adapun saran yang dapat dikemukakan agar aplikasi ini bisa berfungsi dengan lebih optimal, yaitu :
a. Sebaiknya  sistem  aplikasi  DSS  ini  juga  dapat  digunakan  untuk menentukan  rekomendasi  penerima  beasiswa  selain  BBM  dan  PPA, dengan  kriteria  penilaian  yang  berbeda  atau  kriteria  penilaian  yang sama.
b. Aplikasi  DSS  ini  adalah  sistem online ,  maka server akan  dapat diakses dari mana saja dan kapan saja. Untuk itu diperlukan keamanan jaringan  untuk  melindungi  data  pada  server.  Hal  ini  bertujuan  untuk menghindari manipulasi data oleh pihak luar, maupun oleh mahasiswa sendiri.
c. Sebaiknya perhitungan matematika TOPSIS pada aplikasi DSS untuk menentukan  rekomendasi  penerima  beasiswa  tidak  lagi  di- generate secara  manual  oleh  administrator,  tetapi  sudah  di- generate secara otomatis oleh sistem aplikasi sehingga laporan rekomendasi penerima beasiswa  BBM  dan  PPA,  laporan  daftar  peringkat  rekomendasi,  dan laporan statistik beasiswa BBM dan PPA ter- update secara otomatis.

## DAFTAR PUSTAKA
http://www.mikroskil.ac.id/mhs_beasiswa.php (diakses : 15 April 2009).
Kusumadewi,  Sri,  dkk.  2006. Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy
MADM) . Yogyakarta : Penerbit Graha Ilmu.