## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA YANG BERHAK MENDAPATKAN BEASISWA DENGAN METODE TOPSIS
Marlina 1 ; Wina Yusnaeni 2 ; Novita Indriyani 3
1 Manajemen Informatika, AMIK BSI Tangerang
http://www.bsi.ac.id marlina.mln@bsi.ac.id
2 Manajemen Informatika, AMIK BSI Tangerang http://www.bsi.ac.id wina.wyi@bsi.ac.id
3 Komputerisasi Akuntansi, AMIK BSI Bogor http://www.bsi.ac.id novita.nvd@bsi.ac.id
Abstract— Scholarship is one of the efforts made by universities  to  attract  students,  especially  for students  who  berpretasi  of  all  high  school  level  / vocational equivalent. The number of offers made to get  into  college,  in  addition  to  many  students  who enroll individuals without supervision of the school. In  conducting  its  own  election  party  of  the  school using  the  calculation  manually  with  the  existing criteria this could lead to less effective and could be from  in  doing  the  election  are  entitled  to scholarships. This could be easier in the filter of the best  registrars  can  get  scholarships.  Topsis  is  a decision support system (DSS) method used to select the  best  rank  with  the  highest  weight  value  in  the assessed  alternatives.  In  the  election  of  who  is entitled  to  a  scholarship  with  the  existing  criteria. assessment is done with a team of assessors who will then assess on the basis of the weight of the criterion and  the  alternative  value.  The  result  of  data processing  will  get  the  weight  of  the  criteria importance  and  the  highest  bo-bot  result  from  the alternative.  So  that  can  be  generated  students (alternative) that has the highest value so that the students get the right to get a scholarship.
Key Word: scholarship achievement , TOPSIS, DSS
Intisari— Beasiswa merupakan salah satu bentuk upaya yang dilakukan oleh perguruan tinggi untuk menarik minta  siswa,  terutama  untuk  mahasiswa yang  berpretasi  dari  seluruh  sekolah  tingkat SMA/SMK  sederajat.  Banyaknya  penawaran  yang dilakukan  untuk  bisa  lolos  masuk  ke  perguruan tinggi,  selain  itu  banyak  siswa  yang  mendaftar perorangan  tanpa  pengawasan  sekolah.  Dalam melakukan  pemilihan  sendiri  pihak  sekolah menggunakan perhitungan manual dengan kriteria yang ada hal ini bisa menyebabkan kurang efektif dan  bisa  menjadi  subyektifitas  dalam  melakukan
pemilihan yang berhak mendapat beasiswa. hal ini bisa  menjadi  lebih  mudah  dalam  menyaring pendaftar  yang  terbaik  yang  bisa  mendapatkan beasiswa. Topsis merupakan suatu metode sistem pendukung  keputusan  (DSS)  yang  digunakan untuk  memilih  peringkat  terbaik  dengan  nilai bobot tertinggi pada alternative yang dinilai. Dalam pemilihan  siapa  yang  berhak  mendapatkan beasiswa  dengan  kriteria  yang  ada.  penilaian dilakukan  dengan  tim  penilai  yang  nantinya menilai  berdasarkan  bobot  nilai  dari  kriteria  dan alternative.  Hasil  dari  pengolahan  data  akan didapat  bobot  kepentingan  kriteria  serta  hasil  bo bot  tertinggi  dari  alternative.  Sehingga  bisa dihasilkan  siswa  (alternative) yang  memiliki  nilai tertinggi  sehingga  didapat  siswa  yang  berhak mendapat beasiswa.

## Kata Kunci :  Beasiswa Prestasi, TOPSIS, DSS.

## PENDAHULUAN
Beasiswa  merupakan  salah  satu  bentuk upaya yang dilakukan oleh perguruan tinggi untuk menarik minta  siswa,  terutama  untuk  mahasiswa yang  berpretasi  dari  seluruh  sekolah  tingkat SMA/SMK  sederajat.  Banyaknya  penawaran  yang dilakukan  untuk  bisa  lolos  masuk  ke  perguruan tinggi,  selain  itu  banyak  siswa  yang  mendaftar perorangan  tanpa  pengawasan  sekolah.  Dalam melakukan  pemilihan  sendiri  pihak  sekolah menggunakan perhitungan manual dengan kriteria yang ada hal ini bisa menyebabkan kurang efektif dan  bisa  menjadi  subyektifitas  dalam  melakukan pemilihan yang berhak mendapat beasiswa. Hal ini bisa  menjadi  lebih  mudah  dalam  penyaringan pendaftar  terbaik  yang  bisa  mendapatkan beasiswa.  Cara  untuk  menentukan  peserta  didik baru  yang  berhak  menerima  beasiswa  masih manual  (Fitriana,  Harliana,  &  Handaru,  2015).
Sehingga pengolahan data kurang efektif (Perdana &  Widodo,  2013;  Simbolon,  &  Suprawani,  2016), membutuhkan waktu yang relatif lama (Herdiyanti &  Widianti, 2015)  dan  sering  terjadi  subjektifitas dari  para  pengambil  keputusan  (Perdana  & Widodo,
2013;
Sucipto, 2016). Untuk mempermudah  para  pengurus  IP  dalam menentukan  peserta  didik  baru  yang  berhak menerima  beassiwa,  maka  perlu  adanya  suatu sistem  rekomendasi  yang  berfungsi  untuk membantu  melakukan  seleksi  kepada  para  calon penerima beasiswa.”
Dengan  alasan  tersebut  perlunya  metode untuk  membantu  dalam  pengolahan  data  dengan kriteria  yang  ada.  Sehingga  bisa  mempermudah penentuan siswa yang berhak mendapat beasiswa bukan  hanya  dari  satu  kriteria  dan  satu  penilai melainkan dengan rata-rata serta bobot gabungan dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution). Topsis  merupakan  suatu  metode  sistem pendukung keputusan / Decision Support Systems (DSS) yang  digunakan  untuk  memilih  peringkat terbaik  dengan  nilai  bobot  tertinggi  pada alternative  yang  dinilai.  Dalam  pemilihan  siapa yang  berhak  mendapatkan  beasiswa  dengan kriteria yang ada. penilaian dilakukan dengan tim penilai  yang  nantinya  menilai  berdasarkan  bobot nilai  dari  kriteria  dan  alternative.  Hasil  dari pengolahan data akan didapat bobot kepentingan kriteria serta hasil bo bot tertinggi dari alternative. Sehingga  bisa  dihasilkan  siswa  (alternative)  yang memiliki  nilai  tertinggi  sehingga  didapat  siswa yang berhak mendapat beasiswa.

## BAHAN DAN METODE

## A. Bahan
1. Responden
Kuisioner  diberikan  ke  responden  (penilai) yang akan menilai berdasarkan kriteria yang yang telah ditentukan. Responden disini merupakan tim penilai beasiswa yang terdiri 3 orang yaitu Ketua tim  beasiswa  dan  juga  2  orang  staf tim  beasiswa. Penilaian  berdasarkan  interview  dan  data  yang didapat.
2. Metode Pengumpulan Data
a. Studi Kepustakaan
Metode ini untuk mendapatkan data-data atau referensi yang sifatnya teoritis yang berhubungan dengan  penelitian  yang  diambil  dari  literatur, jurnal  atau  buku  teks  yang  sesuai  dengan  bahan yang diambil.

## b. Pemilihan responden
Pemilihan  responden  yang  dilakukan  dengan metode  ini  adalah  teknik  purposive  sampling dengan  pertimbangan  bahwa  responden  adalah
pelaku baik individu atau lembaga yang dianggap mengerti  akan  permasalahan  yang  terjadi  dan merupakan  bagian  dari  apa  para  pengambil keputusan untuk penilaian ini.

## c. Kuisioner
Sedangkan menurut Sugiyono (2008) “Angket atau  kuesioner  merupakan  tehnik  pengumpulan data  yang  dilakukan  dengan  cara  memberi seperangkat  pertanyaan  atau  pernyataan  tertulis kepada  responden  untuk  dijawab”.  Data  yang diambil  dari  metode  dengan  menggunakan kuisioner  dan  cara  pengisiannya  supaya  penilai paham  bagaimana  pengisiannya  yang  sesuai. Kuisioner  yang  diberikan  terdiri  dari  penilaian terhadap kriteria dan alternative.
d. Instrument
Penyusunan kuisioner menggunakan kuisioner  untuk  mendapatkan  info  data  yang nantinya  digunakan  dalam  perhitungan.  Dengan kriteria  yang  ada  maka  dibuat  kuisioner  untuk menentukan prioritas kriteria dan alternative.
Berikut data kriteria yang digunakan: Tabel 1. Tanel Kriteria dan Bobot Penilaian
No  Nama Kriteria Nilai Kriteria Penilaian 1 Nilai Raport 80-100 60-79 40-59 20-39 0-19 5. Sangat Tinggi 4. Tinggi 3. Cukup 2. Rendah 1.Sangat Rendah 2 Kelengkapan Berkas 80-100 60-79 40-59 20-39 0-19 5. Sangat Tinggi 4. Tinggi 3. Cukup 2. Rendah 1.Sangat Rendah 3 Tes TPA 80-100 60-79 40-59 20-39 0-19 5. Sangat Tinggi 4. Tinggi 3. Cukup 2. Rendah 1.Sangat Rendah 4 Wawancara Mahasiswa 80-100 60-79 40-59 20-39 0-19 5. Sangat Tinggi 4. Tinggi 3. Cukup 2. Rendah 1.Sangat Rendah 5 Wawancara Orang Tua 80-100 60-79 40-59 20-39 0-19 5. Sangat Tinggi 4. Tinggi 3. Cukup 2. Rendah 1.Sangat Rendah Sumber:  Tim Beasiswa BSI (2015)

## B. Metode TOPSIS
Menurut  Nofriansyah  (2014)  TOPSIS  adalah salah  satu  metode  pengambilan  keputusan multikriteria dan pertama kali diperkenalkan oleh yoon  dan  hwang  pada  tahun  1981.  TOPSIS  dapat menggabungkan bobot relatif dari kriteria penting (olson:  2004).  Prinsip  yang  digunakan  dalam metode  TOPSIS  adalah  alternative  yang  terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif  dan  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal negatif.
Algoritma  Penyelesaian  masalah  MADM  dengan TOPSIS (Kusumadewi, 2006) :
a) Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi; b) Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot;
c) Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  & matriks solusi ideal negatif;
d) Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negatif; dan
e) Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
1. TOPSIS  membutuhkan  rating  kinerja  setiap alternatif  Ai  pada  setiap  kriteria  Cj  yang ternormalisasi, yaitu:
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑛𝑖 𝑖=1 .................................................. (1)
Dengan i=1,2,3………… m , j=1,2,3…….......m
2. Membuat
matriks keputusan
yang
ternormalisasi terbobot;
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 .......................................................... (2)
Dengan i=1,2,3………… m , j=1,2,3…….........m
3. Menentukan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negatif;
Menentukan Matrik Solusi Ideal Positif A + y j + =
{ Max i y ii : Jika j Adalah Atribut Keuntungan Min i y ii : Jika j Adalah Atribut Keuntungan Menentukan Matrik Solusi Ideal Positif A - y j − =
{ Min i y ii : Jika j Adalah Atribut Keuntungan Max i y ii : Jika j Adalah Atribut Keuntungan
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negatif;
5.
𝐷 𝑖 + = ∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 ................................ (3)
Dengan i=1,2,3….. m , j=1,2........m
𝐷 𝑖 − = ∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 ............................. (4)
Dengan i=1,2,3… m , j=1,2,3….....m
6. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
𝑣 𝑖 = 𝐷 𝑖 + 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + ........................................................... (5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan data
Dalam  proses  Pengumpulan  didapat  dengan penyebaran  kuisioner  yang  telah  ditentukan kriteria  dan  nilai  bobot  penilaian.  kriteria  yang telah ditetapkan ada 5 kriteria dengan 5 nilai bobot peniaian.

## Kriteria
Kriteria  dibawah  merupakan  kriteria  yang  telah ditentukan  oleh  tim  beasiswa  sebagai  syarat penilaian  penerimaan  siswa  yang  berhak mendapat beasiswa.
Tabel 2. Data Kriteria Penilaian
No  Nama Kriteria Jenis Kriteria 1 Nilai Raport Biaya 2 Kelengkapan Berkas Keuntungan 3 Tes TPA Biaya 4 Wawancara Mahasiswa Keuntungan 5 Wawancara Orang Tua Keuntungan
Sumber:  Tim Beasiswa BSI (2015)

## Alternative
Akternative  disini  merupakan  Siswa  Yang  dinilai setelah  rekomendasi  awal.  Dan  yang  memenuhi kriteria sebanyak 5 orang.
Tabel 3. Data Alternative yang akan dinilai
No Nama Supplier(Alternative) 1 Ulfi Fauziah 2 Meisy Rusnia 3 Lilis Suryani 4 Lies Nursobah 5

## Dita Khaerunisa

## Sumber:  Tim Beasiswa BSI (2015)
Dari  data  yang  telah  ada  diatas  maka  dibuat kuisioner  penilaian  dengan  ketentuan  seperti  di bawah:
Tabel 4. Tabel Kode kriteria No Kriteria Kode 1 Nilai Raport C1 2 Kelengkapan Berkas C2 3 Tes TPA C3 4 Wawancara Mahasiswa C4 5 Wawancara Orang Tua C5

## Sumber:  Tim Beasiswa BSI (2015)
Diberikan  perumpaan  untuk  kriteria  mulai    dari kriteria ke 1  – kriteria ke 5 =C1-C5.
Tabel 5. Tabel Kode Alternative No Kriteria Kode 1 Nilai Raport S1 2 Kelengkapan Berkas S2 3 Tes TPA S3 4 Wawancara Mahasiswa S4 5 Wawancara Orang Tua S5
Sumber:  Tim Beasiswa BSI (2015)
Untuk Alternative di beri perumpamaan mulai dari alternative ke 1 sampai aternative ke 5. S1-S5
Tabel 6. Kode Tim Penilai No Kriteria Kode 1 Ketua Tim Beasiswa P1 2 Staf Beasiswa P2 3 Staf Beasiswa P3
Sumber:  Tim Beasiswa BSI (2015)
Untuk  Tim  Penilai  Diberi  Perumpaan  dari  Penilai ke 1 sampai Penilai 3=P1-P3
Penilaian Pada kuisioner : Penilai 1...3
Tabel 7. Penilaian siswa dengan kriteria Penilai 1..3 C1 C2 C3 C4 C5 S1 XX XX XX XX XX S2 XX XX XX XX XX S3 XX XX XX XX XX S4 XX XX XX XX XX S5 XX XX XX XX XX
Sumber: Nofriansyah (2014)
Penilai  1  sampai  dengan  penilai  3  Melakukan penilaian  dengan  memberikan  bobot  nilai  sesuai dengan yang ditemtukan.
Hasil Kuisioner :
Tabel 7. Nilai data Penlaian Siswa dan Kriteria
Rekap C1 C2 C3 C4 C5 S1 5 5 4 5 5 S2 5 5 4 5 5 S3 5 4 4 5 5 S4 5 5 4 4 5 S5 5 4 4 5 4 Sumber:  Marlina, Yusnaeni, Indriyani (2017) 1. Membuat Matrik Keputusan Ternormalisasi.
Menentukan  hasil  bobot  dari  masing-masing Kriteria. W= (4,4,5,4,3) Memasukkan ke dalam Rumus :
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗
√∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑛𝑖 𝑖=1 ................................................................ (6) Dengan i=1,2,3………… m ,
j=1,2,3…….......m
|X1| = √5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 = 11,18 r11 = 𝑥11 𝑥1 = 5 11,18 = 0,447214
r21 = 𝑥21 𝑥1 = 5 11,18 = 0,447214 r31 = 𝑥31 𝑥1 = 5 11,18 = 0,447214
r41 = 𝑥41 𝑥1 = 5 11,18 = 0,447214 r51 = 𝑥51 𝑥1 = 5 11,18 = 0,447214
Dan  seterusnya  sampai  X5,  sehingga  diperoleh matriks sebagai berikut:
0,447 2 0,498 6 0,454 0 0,465 1 0,477 7 0,447 2 0,465 4 0,454
0 0,434
1 0,477 7 0,447 2 0,398
9 0,454
0 0,465 1 0,445 9 0,447 2 0,465 4 0,454 0 0,403 1 0,445 9 0,447 2 0,398
9 0,419
1 0,465
1 0,382 2 2. Membuat matriks keputusan
yang ternormalisasi terbobot;
y11=w1r11=4*0,4472=1,6398 y21=w1r21=4*0,4472=1,6398 y31=w1r31=4*0,4472=1,6398 y41=w1r41=4*0,4472=1,6398 y51=w1r51=4*0,4472=1,6398
Dan seterusnya sehingga diperoleh matriks Y:
1,6398 1,9945 2,1186 2,0156 1,5923 1,6398 1,8615 2,1186 1,8812 1,5923 1,6398 1,5956 2,1186 2,0156 1,4862 1,6398 1,8615 2,1186 1,7468 1,4862 1,6398 1,5956 1,9556 2,0156 1,2739
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  & matriks solusi ideal negatif;
Menentukan Matrik Solusi Ideal Positif A + y j + = { Max i y ii : Jika j Adalah Atribut Keuntungan Min i y ii : Jika j Adalah Atribut Keuntungan
Menentukan matriks solusi ideal positif A + :
𝑦 1 + = min 1,6398;1,6398 ;1,6398  ;1,6398;
1,6398} =1,6398
𝑦 2 + = max { 1,9945; 1,8615; 1,5956; 1,8615; 1,5956} =1,9945 𝑦 3 + = min { 2,1186;2,1186 ;2,1186;2,1186;  1,9556} =1,9556
𝑦 4 + = max { 2,0156;1,8812;2,0156;1,7468; 2,0156} =2,0156 𝑦 5 + = max { 1,5923;1,5923 ;1,4862;1,4862;  1,2739} =1,5923
A + ={1,63978;1,99447;1,95560;2,01556; 1,59232 } Menentukan Matrik Solusi Ideal Positif A -
y j − =
{ Min i y ii : Jika j Adalah Atribut Keuntungan Max i y ii : Jika j Adalah Atribut Keuntungan 𝑦 1 − = max {1,6398; 1,6398; 1,6398; 1,6398; 1,6398} =1,6398 𝑦 2 − = min{ 1,9945; 1,8615; 1,5956; 1,8615; 1,5956} =1,5956 𝑦 3 − = max {2,1186;2,1186; 2,1186;2,1186; 1,9556} =2,1186 𝑦 4 − = min { 2,0156;1,8812; 2,0156;1,7468; 2,0156} =1,7468 𝑦 5 − = min{ 1,5923;1,5923; 1,4862;1,4862; 1,2739} =1,2739 A - ={ 1,6398; 1,5956; 2,1186; 1,7468; 1,2739}
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negatif;
𝑫 𝒊 + = ∑ (𝒚 𝒊 + − 𝒚 𝒊𝒋 ) 𝟐 𝒏 𝒋=𝟏 ................................ (7)
Dengan i=1,2,3….. m , j=1,2........m
𝐷 1 + =   √ (1,6398 − 1,6398) 2 + (1,9945 − 1,9945) 2 +(1,9556 − 2,1186) 2 + (2,0156 − 2,0156) 2
+(1,5923 − 1,5923) 2 =0,16297 𝐷 1 + =   √ (1,6398 − 1,6398) 2 + (1,9945 − 1,8615) 2 +(1,9556 − 2,1186) 2 + (2,0156 − 1,8812) 2 +(1,5923 − 1,5923) 2
=0,24959 𝐷 3 + =   √ (1,6398 − 1,6398) 2 + (1,9945 − 1,5956) 2
+(1,9556 − 2,1186) 2 + (2,0156 − 2,0156) 2
+(1,5923 − 1,4862) 2 =0,44378
𝐷 4 + =   √ (1,6398 − 1,6398) 2 + (1,9945 − 1,8615) 2 +(1,9556 − 2,1186) 2 + (2,0156 − 1,7468) 2 +(1,5923 − 1,4862) 2 =0,35739 𝐷 5 + =   √ (1,6398 − 1,6398) 2 + (1,9945 − 1,5956) 2
+(1,9556 − 2,1186) 2 + (2,0156 − 2,0156) 2 +(1,5923 − 1,4862) 2

## =0,51043
Untuk Perhitungan  jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal Negatif Hampir  sama  dengan  Perhitungan    jarak antara  nilai  terbobot  setiap  alternatif terhadap solusi ideal Positif.
𝑫 𝒊 − = ∑ (𝒚 𝒊𝒋 − 𝒚 𝒊 − ) 𝟐 𝒏 𝒋=𝟏
Dengan i=1,2,3… m , j=1,2,3….....m
𝐷 4 − = √ (1,6398 − 1,6398) 2 + (1,9945 − 1,5956) 2 +(2,0156 − 2,1186) 2 + (2,0156 − 1,7468) 2 +(1,5923 − 1,2739) 2
=0,5769
Tabel  8.  Tabel Jarak Antara Nilai terbobot alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif D+ D- 0,162967069 0,576851907 0,249586416 0,436111988 0,443782788 0,342487553 0,357391831 0,340284783 0,510427174 0,314293633 Sumber:  Marlina, Yusnaeni, Indriyani (2017) 5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
𝑣 𝑖 = 𝐷 𝑖 + 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + V 1 = 0,162967069 0,162967069+0,576851907 =0,220279655 V 2 = 0,249586416 0,249586416+0,436111988 =0,363988621 V 3 = 0,443782788 0,443782788+0,342487553 =0,564415018 V 4 = 0,510427174 0,510427174+0,340284783 =0,512260013
V 5 =
0,249586416 0,249586416+0,314293633 =0,618909054
Dari  hasil  perhitungan  diatas  didapat  bobot tertinggi  di  point  V5  dimana  dengan  nilai  bobot tertinggi  yaitu  0,618909054  jika  dilihat  dari alternative V5 merupakan siswa 5.

## KESIMPULAN
Metode  topsis  pendukung  keputusan  yang digunakan  untuk  menentukan  suatu  pilihan berdasarkan  kriteria.  Penggunaan  metode  topsis menggunakan  kuisioner  terhadap  kriteria  dan alternative.  Dengan  penggunaan  metode  topsis diharapkan  bisa  menjadi  pedoman  penilaian secara  objektif  terhadap  alternative  yang  dinilai. Penilaian  bukan  hanya  dari  nilai  perorangan  tapi semua  kriteria  dan  perhitungan  dengan  metode topsis.  Dan  hasil  diatas  dilihat  bahwa  penilaian bukan  hanya  dari  kriteria  tetapi  bobot  tertinggi dari  perhitungan  penilaian  bobot  kriteria  dari siswa. Dari hasil perhitungan diatas didapat bobot tertinggi  di  point  V5  dimana  dengan  nilai  bobot tertinggi  yaitu  0,618909054  jika  dilihat  dari alternative V5 merupakan siswa 5.

## REFERENSI
Fitriana, A. N., Harliana, H., & Handaru, H. (2015).
Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk
Menentukan  Prestasi  Akademik  Siswa dengan Metode TOPSIS. Creative Information  Technology  Journal,  2(2),  153- 164. Herdiyanti,  A.,  &  Widianti,  U.  D.  (2015). Pembangunan Sistem Pendukung
Keputusan Rekrutmen Pegawai Baru Di PT.
ABC. Komputa: Jurnal Ilmiah Komputer dan
Informatika, 2(2).

## Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem
Penunjang Keputusan (1st ed.). Yogyakarta: Andi Publisher.
Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Wardoyo, R. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Marlina, Yusnaeni, Indriyani (2017). Hitungan Data Penerima Beaiswa Prestasi
Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. Sleman: Deepublish.
Perdana, N. G., & Widodo, T. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada Peserta Didik Baru Menggunakan Metode TOPSIS. Semantik 2013, 3(1), 265- 272. Simbolon, L., & Suprawani, S. (2016).

## PERANCANGAN
APLIKASI

## SISTEM
PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN JABATAN  KARYAWAN  PADA  PT.  ISS INDONESIA  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE  TOPSIS.  Journal  Of  Informatic Pelita Nusantara, 1(1).
Sucipto,  H.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas Dengan Metode SAW. SISFOTENIKA, 6(2).
Sugiyono.  (2003).  Metode  Penelitian  Bisnis.
Bandung. Pusat Bahasa Depdiknas.
(kuisioner).
Olson  D.  L.  (2004).  “Comparison  of  Weights  in
TOPSIS Models”. Mathematical and Computer Modelling. 40, 721-727
Tim  Beasiswa  BSI.  (2015).  Data  Mahasiswa Beasiswa  Prestasi  2015.  Jakarta:  AMIK  BSI Jakarta