How to cite: Setiawan.  D  (2022)  Analisis  Sistem  Penunjang  Keputusan  Penentuan  Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan Metode Profile Matching. Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (2). http://dx.doi.org/10.36418/ Syntax- Literate.v7i2.6309 E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 2, Februari 2022

## ANALISIS SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMAAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING

## Dodi Setiawan
Politeknik Bintan Cakrawala, Bintan Utara, Indonesia Email: dodisetiawan07091992@gmail.com

## Abstrak
Dalam  proses  pemilihan  calon  mahasiswa  untuk  menerima  beasiswa  sering  mengalami kendala  yang  dikarenakan  kriteria  penerima  beasiswa  tidak  terdefinisikan  dengan  baik, pengolahan  data  secara  manual  serta  proses  penyeleksian  selalu  berulang-ulang.  Untuk meminimalisir  kendala  tersebut  diperlukan  suatu  sistem  penunjang  keputusan  yang  dapat menganalisis  kriteria  penerima  beasiswa  dan  penggunaan  database  untuk  memproses  data serta  mengefektifkan  penyeleksian.  Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode pencocokan profil dengan menentukan aspek dan sub aspek untuk mencari nilai bobot serta mencari  GAP  antara  profile  dan  dilakukan  perangkingan  dalam  menentukan  alternative nilai  calon  mahasiswa.  Hasil  dari  proses  ini  berupa  rangking  yang  nantinya  dijadikan sebagai  rekomendasi  bagi  pengambil  keputusan  untuk  menentukan  penerima  beasiswa. Bahasa  pemrograman  yang digunakan  ialah  PHP dengan database,  MySQL Server  5.5.27 dan  Macromedia  Dreamweaver  CS5  untuk  desain  interface.  Dari  hasil  implementasi sistem,  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  aplikasi  ini  dapat  membantu  proses pengambilan keputusan terhadap penerima beasiswa dengan menggunakan metode profile matching di Kampus Pariwisata Politeknik Bintan Cakrawala.
Kata Kunci: beasiswa; sistem penunjang keputusan ; DFD; profile matching

## Abstract
In  the  process  of  selecting  prospective  students  to  receive  scholarships,  there  are often obstacles because the criteria for scholarship recipients are not well defined, manual data processing and the selection process is always repeated. To minimize these obstacles, a decision support system is needed that can analyze the criteria for scholarship recipients and use a database to process data and make selection more effective.  This  research  was  conducted  using  the  profile  matching  method  by determining the aspects and sub-aspects to find the weight value and looking for the GAP  between  the  profiles  and  ranking  in  determining  the  alternative  value  of prospective students. The result of this process is a ranking which will be used as a recommendation  for  decision  makers  to  determine  scholarship  recipients.  The programming  language  used  is  PHP  with  database,  MySQL  Server  5.5.27  and Macromedia  Dreamweaver  CS5  for  interface  design.  From  the  results  of  system implementation,  it  is  concluded that  using  this  application  can  assist  the  decision- making process for scholarship recipients using the profile matching method at the Bintan Cakrawala Polytechnic Tourism Campus.
Keywords : scholarship; decision support system; DFD; profile matching
Received: 2022-01-20; Accepted: 2022-02-05; Published: 2022-02-20

## Pendahuluan
Dalam  pengembangan  sumber  daya  manusia,  lembaga  pendidikan  selalu melakukan  peningkatan  yang  terencana  terutama  dalam  pemberian  beasiswa  kepada calon  mahasiswa  yang  berprestasi  maupun  calon  mahasiswa  yang  kurang  mampu (Utamy,  Ahmad,  &  Eddy,  2020) .  Beasiswa  yang  diberikan  yaitu  beasiswa  yang diberikan  kepada  mahasiswa  kurang  mampu  dan  beasiswa  yang  diberikan  kepada mahasiswa  berprestasi (Jumadi,  2011) .  Dengan  adanya  program  beasiswa  tersebut, sangat  banyak  peminat  yang  mendaftar  sedangkan  kuota  yang  tersedia  dalam  jumlah terbatas  maka  hanya  pendaftar  yang  memenuhi  kriteria  yang  dapat  memperoleh beasiswa  tersebut (Alit,  2012) .  Hal  ini  membuat  pihak  pengambil  keputusan  harus benar-benar  selektif  dan  indikator  kriteria  yang  harus  terpenuhi  seluruhnya,  sehingga program  beasiswa  dapat  tepat  sasaran,  tepat  jumlah  dan  tepat  waktu.  Untuk  saat  ini proses  penyeleksian  program  beasiswa  masih  dilaksanakan  secara  manual,  pengolahan data  beasiswa  yang  tidak  efisien  dan  banyaknya  pengulangan  proses  sehingga penyeleksian membutuhkan waktu yang cukup lama.
Pengolahan  data  yang  belum  terproses  menggunakan database secara  optimal, sehingga menyebabkan kesulitan dalam tahap pemrosesan data (Raharjo, 2011) . Untuk membantu  penyeleksian  secara  efektif  dalam  meningkatkan  keputusan  dan menghasilkan  informasi  lebih  cepat  serta  sesuai  dengan  batas  waktu  yang  ditentukan oleh  pihak  penyedia  beasiswa  maka  diperlukan  sebuah  sistem  penunjang  keputusan. Dengan  metode profile  matching merupakan  metode  sebagai  mekanisme  dalam pengambilan  keputusan  dengan  mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukan pada tingkat minimal yang harus terpenuhi dan terlewati (Kusrini, 2007) .
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  analisis  yang  bertujuan  untuk mendapatkan pemahaman secara keseluruhan tentang sistem yang akan di kembangkan berdasarkan masukan dari calon pengguna dan beberapa pihak yang berkepentingan. A. Beasiswa
Beasiswa  adalah  tunjangan  yang  diberikan  kepada  pelajar  atau  mahasiswa sebagai  bantuan  biaya  belajar.  Pada  dasarnya  beasiswa  adalah  penghasilan  bagi penerimanya (Tim Penyusun Kamus Besar Bahasa Indonesia, 2005) . Hal ini sesuai dengan  ketentuan  pasal  4  ayat  (1)  UU  PPh/2000 (Magdalena,  2012) ,  yang menyebutkan  bahwa  penghasilan  adalah  tambahan  dari  sisi  kemampuan  ekonomis dengan  nama  dan  dalam  bentuk  apa  pun yang  diterima  atau  diperoleh  dari  sumber Indonesia atau luar Indonesia yang dapat digunakan untuk konsumsi atau menambah kekayaan Wajib Pajak (WP).
B. Sistem Penunjang Keputusan
Sistem penunjang keputusan adalah sebuah sistem informasi interaktif sebagai menyediakan  informasi  dalam  bentuk  model  dan  proses  manipulasi  data  yang digunakan  untuk  membantu  pengambilan  sebuah  keputusan  dalam  situasi  yang
semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tidak  seorang  pun  tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Kusrini, 2007) . Terdapat pula penjelasan lain bahwa sistem penunjang keputusan adalah sistem informasi berbasis komputer  yang  dapat  menghasilkan  segala  alternatif  keputusan  untuk  membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model (Averweg, 2012) .
C. Profile Matching
Metode profile  matching atau  pencocokan  profil  adalah  metode  yang  sering digunakan sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan dengan mengasumsikan  bahwa  terdapat  tingkat  variable  prediktor  yang  ideal  yang  harus dipenuhi  oleh  subyek  yang  diteliti,  bukannya  tingkat  minimal  yang  harus  dipenuhi atau  dilewati (Kusrini,  2007) .  Secara  garis  besar  dalam  prosesnya  dilakukan pembandiangan  antara  nilai  data  aktual  dari  suatu  profil  yang  akan  dinilai  dengan nilai  profil  yang  diharapkan,  sehingga  dapat  diketahui  perbedaan  kompetensinya (disebut juga GAP), semakin kecil GAP yang dihasilkan maka bobot nilai semakin besar  yang  berarti  memiliki  peluang  lebih  besar  untuk  direkomendasikan  untuk terpilih dalam hal ini sebagai mahasiswa penerima beasiswa.

## Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini selain melakukan proses observasi,  wawancara  dan  studi  pustaka  dilakukan  juga  tahap  pengembangan  dengan menggunakan metode waterfall (Larasati  &  Masripah,  2017) .  Metode  ini  pertama  kali dikenalkan  oleh  Winston  Royce  berkisaran  pada  tahun  1970  sehingga  dianggap  kuno, akan  tetapi  model  ini  merupakan  yang  paling  banyak  digunakan  dalam Software Engineering (SE).  Pemodelan  ini  melakukan  pendekatan  secara  sistematis  dan berurutan,  dapat  disebut  dengan waterfall dikarenakan  tahap  demi  tahap  yang  dilalui harus  menunggu  selesainya  tahap  sebelumnya  dan  berjalan  berurutan.  Untuk  saat  ini model waterfall telah mengalami pembaharuan dengan tahapan:
1. Requirements Analysis and Definition
Dalam tahap ini peneliti melakukan wawancara secara langsung dengan pihak terkait, guna memperoleh data yang relevan mengenai kendala yang dihadapi dalam penyeleksian,  pemecahan  masalah  dan  menganalisis  kebutuhan  yang  dibutuhkan sistem, meliputi analisis proses sistem, output , input dan kebutuhan data.
2. System and Software Design
Tahapan ini merupakan proses perancangan sistem yang meliputi perancangan output , input , struktur data, struktur program dan perancangan algoritma program.
3. Implementasi and Unit Testing
Tahap  ini  memproses  pembuatan  kode  atau  menerjemahkan  desain  ke  dalam bahasa pemrograman.
4. Integration and System Testing
Dalam  tahap  ini  peneliti  melakukan  pendeteksian error dari  coding  dengan melakukan pengujian program ( testing ). Pengujian ini dilakukan agar program yang dibuat bebas dari kesalahan ( error ).
5. Operation and Maintenance
Pada  tahap  akhir,  dimana  sistem  yang  dibangun  dan  dioperasikan  oleh pengguna  diperlukan  pemeliharaan  yaitu  dengan  melakukan  perbaikan  kecil  agar sistem dapat bekerja sesuai dengan yang dibutuhkan.

## Hasil dan Pembahasan

## A. Analisis Sistem
Pada  Politeknik  Bintan  Cakrawala  memproses  pengajuan  permohonan beasiswa  yang  terdaftar  selalu  mengikuti  prosedur  yang  telah  ditentukan.  Dimana prosedur  pengajuan  beasiswa  dilakukan  langsung  oleh  calon  mahasiswa  dengan tahap:
1) Calon Mahasiswa mengambil formulir permohonan beasiswa
2) Calon  Mahasiswa  mengisi  formulir  dengan  melengkapi  serta  melampirkan kelengkapan sebagai syarat untuk pengajuan beasiswa
3) Formulir  permohonan  dan  syarat  beasiswa  dikumpulkan  kepada  pihak penanggungjawab  Politenik  Bintan  Cakrawala  untuk  kemudian  dicek  kembali perihal  kelengkapan  data  tersebut,  sebelum  selanjutnya  akan  diseleksi  oleh  tim beasiswa.
Berdasarkan  hasil  analisa  terdapat  tahap  diatas,  terdapat  kendala  dalam  hal penyeleksian  dan  pengambilan  keputusan  dengan  itu  diperlukan  sistem  penunjang keputusan  untuk  mempermudah  penyeleksian  dan  membantu  dalam  pengambilan keputusan.  Sistem  penunjang  keputusan  ini  akan  menggunakan  metode profile matching dalam  tahap  penyeleksian  dan  membantu  pemilihan  calon  mahasiswa penerima  beasiswa.  Dengan  terkumpulnya  data  pendaftar  beasiswa  yaitu  sejumlah 50  pendaftar  untuk  menerima  beasiswa. Dengan  menggunakan metode  ini  terdapat beberapa tahapan yang harus dilalui, antara lain:
B. Aspek Penilaian
Adapun  aspek  yang  digunakan  untuk  pemilihan  calon  mahasiswa  penerima beasiswa adalah:
1) Aspek Akademik
a. Nilai Ujian Nasional (UN)
Merupakan  syarat  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan,
dimana  akan  diberikan  skor  untuk  nilai  UN  yang  dapat  dijabarkan  dengan interval yang dikonversikan dengan bilangan.
Tabel 1

## Skor Nilai UN
Nilai Ujian Nasional Skor 29.99 – 25.00 1 34.99 – 30.00 2 39.99 – 35.00 3 44.99 – 40.00 4 50.00 – 45.00 5
b. Nilai Ujian Sekolah (US)
Kriteria  Nilai  Ujian  Sekolah  (US)  merupakan  persyaratan  yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan berdasarkan kepada rata-rata nilai yang direkap dan dirata-rata dimulai pada kelas 10 - 12 yang telah ditempuh. Pemberian  skor  nilai  US  untuk  beasiswa  adalah  sama,  berikut  penjabaran interval nilai US yang telah dikonversikan dengan bilangan.
Tabel 2 Skor Nilai US Nilai Ujian Sekolah Skor 79.00 – 65.00 1 79.99 – 70.00 2 89.99 – 80.00 3 100 – 90.00 4

## 2) Aspek Financial
a. Pekerjaan Orangtua
Merupakan persyaratan yang dibutuhkan berdasarkan tingkat pekerjaan orangtua.  Pemberian  skor  pada  pekerjaan  orangtua  penerima  beasiswa. Berikut penjabaran skor tingkatan pekerjaan orangtua.

## Tabel 4
Skor Pekerjaan Orangtua Pekerjaan Orangtua Skor Wiraswasta 1 TNI 2 PNS 3 Pensiunan 4 Pegawai Swasta 5 Petani/Nelayan 6
b. Penghasilan Orangtua
Kriteria penghasilan orangtua merupakan persyaratan yang dibutuhkan berdasarkan  penghasilan  orangtua.  Berikut  penjabaran  interval  penghasilan orangtua yang telah dikonversikan dengan bilangan.
Tabel 5

## Skor Penghasilan Orangtua
Penghasilan Orangtua Skor >= 4.000.000 1 >= 3.000.000 2 >= 4.000.000 3 >= 1.000.000 4 < 1.000.000 5
c. Jumlah Tanggungan
Berdasarkan  jumlah  tanggungan  orangtua  menjadikan  syarat  dalam pengambilan  keputusan  penerima  beasiswa.  Berikut  penjabaran  interval tanggungan orangtua yang telah dikonversikan dengan bilangan.

## Tabel 6 Skor Tanggungan Orangtua
Tanggungan Orangtua Skor 1 1 2 2 > 3 3

## d. Status Anak
Berdasarkan  status  anak  menjadikan  syarat  dalam  pengambilan keputusan  penerima  beasiswa.  Berikut  penjabaran  interval  status anak  yang telah dikonversikan dengan bilangan.

## Tabel 7 Skor Status Anak
Tanggungan Orangtua Skor Lengkap 1 Yatim atau Piatu 2 Yatim Piatu 3
3) Aspek Ekstrakulikuler
a. Organisasi
Kriteria organisasi dinilai dari keaktifan calon mahasiswa tersebut pada organisasi baik yang dilaksanakan didalam sekolah maupun diluar dan bukti keaktifan  dilampirkan  dengan  surat  keterangan  aktif  organisasi  pada  saat pendaftaran permohonan beasiswa. Berikut penjabaran skor organisasi untuk penerima beasiswa.
Tabel 8

## Skor Organisasi
Pekerjaan Orangtua Skor Tidak Aktif 1 Aktif 2

## b. Prestasi Akademik atau Non Akademik
Kriteria  prestasi  akademik  atau  non  akademik  dinilai  dari  ada  atau tidaknya  mahasiswa  tersebut  memiliki  prestasi  akademik  atau  diluar akademik  dengan  dilampirkan  sertifikat.  Pemberian  skor  prestasi  akademik atau non-akademik untuk penerima beasiswa beasiswa.
Tabel 9 Skor Prestasi Akademik atau Non Akademik Prestasi Skor Tidak Ada 1 Ada 2

## C. Pemetaan GAP Kompetensi
GAP  yang  dimaksud  adalah  perbedaan  antar  profil  calon  mahasiswa  dengan profil  target  yang  telah  ditentukan  oleh  tim  beasiswa.  Perhitungan  GAP  untuk masing-masing  aspek  yaitu  aspek  akademik  untuk  penerima  beasiswa  calon mahasiswa  berprestasi  diberikan  target  untuk  kriteria  pertama  (Nilai  UN)  adalah  4 dan  kriteria  kedua  (Nilai  US)  adalah  3,  untuk  penerima  beasiswa  calon mahasiswa kurang  mampu  diberikan  target  untuk  kriteria  pertama  (Nilai  UN)  adalah  2  dan kriteria  kedua  (Nilai  US)  adalah  3.  Untuk  aspek financial diberikan  target  untuk kriteria  pertama  (pekerjaan  orangtua)  adalah  4,  kriteria  kedua  (penghasilan orangtua)  adalah  4,  kriteria  ketiga  (jumlah  tanggungan  orangtua)  adalah  2  dan kriteria  keempat  (status  anak)  adalah  2.  Dan  aspek  terakhir  adalah  aspek ekstrakulikuler  dimana  nilai  GAP  diperoleh  dari  pengurangan  antar  profil  individu dengan  profil  target,  untuk  aspek  ekstrakulikuler  diberikan  target  untuk  kriteria pertama (organisasi) adalah 2 dan kriteria kedua (prestasi akademik/non-akademik) adalah 2.

## D. Pembobotan
Setelah  diperoleh  nilai  GAP  pada  masing-masing  calon  mahasiswa,  setiap profil calon mahasiswa diberikan bobot nilai dengan patokan tabel bobot nilai GAP. Seperti yang terlihat pada gambar dibawah ini:
Tabel 10

## Pembobotan Nilai GAP
No.   Selisih GAP Bobot Nilai keterangan 1 0 3,5 Tidak ada selisih/kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan 2 1 4 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level 3 -1 3 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level 4 2 4,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level 5 -2 2,5 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level 6 3 5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level 7 -3 2 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level 8 4 5,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level 9 -4 1,5 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat/level 10 5 6 Kompetensi individu kelebihan 5 tingkat/level 11 -5 1 Kompetensi individu kekurangan 5 tingkat/level
1. Perhitungan dan Pengelompokan Core dan Secondary Factor
Setelah  ditentukan  bobot  nilai  GAP  dari  ketiga  aspek  maka  setiap  aspek dikelompokkan  menjadi  2  (dua)  kelompok,  yaitu  kelompok Core  Factor dan Secondary Factor .
a) Core Factor
Merupakan  aspek  (kompetensi)  yang  paling  menonjol/paling dibutuhkan  untuk  menentukan  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa.  Untuk menghitung core factor digunakan rumus:
(1) Keterangan: NCF = Nilai rata-rata core factor NC = Jumlah total nilai core factor IC = Jumlah item core factor
b) Secondary Factor
Adalah  item-item  selain  aspek  yang  ada  pada core  factor .  Untuk menghitung secondary factor digunakan rumus:
(2) Keterangan: NSF = Nilai rata-rata secondary factor NS = Jumlah total nilai secondary factor IS = Jumlah item secondary factor
1. Perhitungan Nilai Total
Dari  hasil  perhitungan  aspek  diatas,  berikutnya  akan  dihitung  nilai  total berdasarkan  persentase  dari core factor dan secondary  factor ,  untuk  persentase core  factor dan secondary  factor ditentukan  oleh  tim  beasiswa.  Untuk perhitungan nilai total dari masing-masing aspek digunakan rumus: N = (x)% NC + (x)% NS (3) Keterangan N = Nilai total tiap aspek NC = Nilai core factor NS = Nilai secondary factor
(x)%  = Nilai persen yang diinputkan
Pada  kasus  penentuan  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa  ini  persentase core dan secondary  factor telah  ditentukan  60%  untuk core  factor dan  40% untuk secondary factor pada penerima beasiswa.
2. Perhitungan Rangking
Hasil  akhir  dari  proses profile  matching adalah  rangking  dari  kandidat yang  diajukan  untuk  memperoleh  beasiswa.  Penetuan  rangking  mengacu  pada hasil perhitungan tertentu. Nilai persen yang diinputkan itu ditentukan oleh tim beasiswa  untuk  setiap  aspek  yang  ada.  Perhitungan  ditunjukan  dengan  rumus dibawah ini:
Rangking = (x)% N a + (x)% N f + (x)% N e (4) Keterangan: N a = Nilai aspek akademik N f
= Nilai aspek financial N e = Nilai aspek ekstrakurikuler
(x)%  = Nilai persen yang diinputkan
Untuk  persen  yang  diinputkan  tiap  aspek  pada  penentuan  beasiswa  untuk calon mahasiswa berprestasi telah ditentukan yakni 40% untuk aspek akademik, 35% untuk aspek financial dan 25% untuk aspek ekstrakulikuler. Bagi beasiswa untuk calon mahasiswa kurang mampu persen yang diinputkan tiap aspek yakni 35%  untuk  aspek  akademik,  40%  untuk  aspek financial dan  25%  untuk  aspek ekstrakulikuler.  Persentase  tiap  aspek  disesuaikan  dengan  kebutuhan  beasiswa. Semakin  besar  nilai  hasil  akhir  atau  rangking  yang  didapat  oleh  setiap  calon mahasiswa  maka  semakin  besar  pula  kesempatan  untuk  mendapatkan  beasiswa yang  ada  dan  begitupula  sebaliknya.  Berdasarkan  kuota  yang  diberikan  oleh Politeknik  Bintan  Cakrawala  untuk  penerima  beasiswa  diusulkan  23  calon penerima.  Dari  kriteria  yang  telah  ditentukan  pada  setiap  aspek  maka  calon mahasiswa yang diusulkan untuk mendapatkan beasiswa adalah sebagai berikut :
Tabel 11 Hasil Akhir Proses Profile Matching Beasiswa No NIM Na Nf Ne Rangking 1 8020110026  4,20  3,45  3,50 3,76 2 8040110174  3,90  3,55  3,50 3,68 3 8020110261  3,90  3,55  3,30 3,63 4 8040110114  3,90  3,30  3,50 3,59 5 8020110304  3,60  3,60  3,50 3,58 6 8020100003  3,80  3,40  3,20 3,51 7 8020010024  3,20  3,80  3,50 3,49 8 8040100048  3,50  3,45  3,50 3,48 9 8020100107  3,80  3,30  3,20 3,48 10  8020110258  3,60  3,40  3,30 3,46 11  8020110274  4,80  3,60  3,50 4,06 12  8030100032  4,40  3,80  3,50 3,97 13  8020110290  4,80  3,20  3,50 3,92 14  8020100215  4,40  3,55  3,50 3,88 15  8030100035  4,40  3,55  3,50 3,88 16  8020110207  4,50  3,55  3,20 3,84 17  8040100145  4,40  3,55  3,30 3,83 18  8040100162  4,10  3,65  3,50 3,79 19  8020090080  4,00  3,70  3,50 3,77 20  8040090159  4,00  3,70  3,50 3,77 21  8040110212  4,20  3,60  3,30 3,77 22  8020110113  3,90  3,80  3,50 3,77 23  8020090184  3,70  3,95  3,50 3,74

## E. Perancangan Sistem
Dalam  perancangan  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  calon  mahasiswa penerima beasiswa menggunakan diagram konteks dan DFD ( Data Flow Diagram) yang memberikan gambaran bahwa sistem berinteraksi dengan admin dan pimpinan (Irawan  &  Kriestanto,  2016) .  Sistem  ini  menerima input berupa  data  calon mahasiswa penerima beasiswa, kriteria dan data aspek. Setelah semua data terinput, maka  pimpinan  memberikan  nilai  presentasi  aspek  dan  nilai core dan secondary factor untuk  menentukan  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa,  sedangkan output yang dihasilkan berupa laporan untuk pimpinan.

## Gambar 1

## Diagram Konteks SPK Pemilihan Calon Mahasiswa Penerima Beasiswa
Selain  merancang  sistem  dengan  menggunakan  diagram  konteks  dan  DFD, digunakan  pula  kamus  data  yang  dibuat  pada  tahap  analisis,  kamus  data  yang dipakai  antaranya:  (i)  kamus  data  calon  mahasiswa,  (ii)  kamus  data  faktor,  (iii)
kamus  data  aspek,  (iv)  kamus  data  kriteria  dan  (v)  kamus  data  hasil.  Dan  terakhir adalah  perancangan database untuk  menyimpan  data  calon  mahasiswa  pendaftar beasiswa  dengan  menggunakan  aplikasi  MySQL  Client  Version:  5.1.37  dan filename “db_bss” dapat membantu tim beasiswa dalam tahap penyeleksian. Tabel database yang  dibuat  diantaranya:  (i)  tabel  aspek,  (ii)  tabel  calon  mahasiswa,  (iii) tabel  bobot,  (iv)  tabel  faktor,  (v)  tabel  hasil,  (vi)  tabel  kriteria,  (vii)  tabel  hitung, (viii)  tabel  penilaian,  (ix)  tabel score ,  (x)  tabel  user  dan  (xi)  tabel  beasiswa (Handojo, Setiabudi, & Yunita, 2003) .
F. Perancangan Output
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  akhir  dalam  proses  sistem  penunjang keputusan penentuan penerima beasiswa. Tahap ini merupakan tahapan merancang output pada  sistem  yang  dapat  diakses  oleh  pengguna  yang  sebelumnya  telah terdaftar  pada database .  Rancangan output ini  terdiri  dari  beberapa menu/tampilan halaman, yaitu terdapat:
1. Halaman Login
Halaman utama sebelum mengakses menu-menu yang ada didalam sistem, halaman  ini  hanya  dapat  diakses  oleh user atau  pengguna  yang  terdaftar  pada database .
2. Halaman Utama
Halaman ini merupakan halaman form yang menyajikan menu kepada user sesuai dengan kbutuhan dan terdapat batasan pada pengakses.

## Gambar 2 Tampilan Halaman Utama
3. Halaman User
Halaman user merupakan  halaman  yang  menyediakan  data  pengguna untuk  dapat menambahkan  data, mengubah,  menghapus  dan  menampilkan  data pengguna (Subiantoro & Sardiarinto, 2018) .
4. Halaman Mahasiswa
Rancangan halaman ini merupakan halaman yang menyediakan data calon mahasiswa  yang  dapat  menambahkan  data,  menghapus,  mengubah  dan menampilkan data calon mahasiswa.
5. Halaman Aspek
Halaman ini  adalah  halaman  yang menyediakan  data  aspek  untuk  kriteria penentuan penyeleksian penerima beasiswa.
6. Halaman Kriteria
Halaman  ini  sama  dengan  halaman  aspek  yang  merupakan  halaman  yang digunakan sebagai penentu penyeleksian penerimaan beasiswa. Dalam halaman ini  terdapat akses  menambahkan  data,  mengubah,  mengubah  dan menampilkan data kriteria.
7. Halaman Bobot
Halaman  bobot merupakan  halaman  yang  menyediakan  data  bobot, halaman  ini  memiliki  akses  untuk  dapat  menambahkan  data,  mengubah, menghapus dan menampilkan data bobot
8. Halaman Score
Rancangan  halaman  ini  merupakan  halaman  yang  menyediakan  data  data score yang dapat menambahkan data, menghapus, mengubah dan menampilkan data score .
9. Halaman Beasiswa
Halaman  beasiswa merupakan  halaman  yang  menyediakan  data  beasiswa untuk  dapat menambahkan  data, mengubah,  menghapus  dan  menampilkan  data beasiswa
10. Halaman Perhitungan
Dalam  halaman  ini  merupakan  halaman  akhir  dari  semua  proses  dan halaman  ini  menyediakan  data  perhitungan  dan  dapat  pula  melihat  hasil perhitungan dari penerima beasiswa.

## Gambar 3 Tampilan Halaman Perhitungan

## Kesimpulan
Pertumbuhan  e-commerce  di  Indonesia  mengalami  pertumbuhan  yang  pesat, seiring  dengan  penetrasi  pengguna  internet.  Pengguna  internet  di  Indonesia  mencapai angka 202.6 juta orang, dan menjadi negara dengan pengguna internet terbesar keempat di  dunia.  Sehingga  semakin  banyak  pengusaha  yang  menjadi  influencer,  termasuk  di dalamnya bloggers, youtubers, selebgram, dan media sosial lainnya yang mendapatkan jumlah  pengikut  yang  banyak,  ataupun  sebaliknya  semakin  banyak  influencer  yang memulai  usaha  di  media  sosial,  untuk  memaksimalkan  pengaruh  pribadinya  pada pengikutnya. Sehingga pengusaha dengan tingkatan influencer yang tinggi, diharapkan untuk  dapat  memberikan  pengaruh  positif  terhadap  kinerja  perusahaan  usaha-kecil
menengah yang dimiliki. Hasil penelitian ini adalah alat ukur personal brand orientation yang  dikonstruksikan  dalam  penelitian  ini  bersifat  kontekstual  dan  ditujukan  khusus pada usaha menengah kecil yang berjualan di media sosial di Indonesia, dengan pemilik yang merupakan seorang influencer dengan jumlah follower melebihi 1.000 orang.

## BIBLIOGRAFI
Alit,  P.  (2012).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Cerdas  Dalam  Penentuan  Penerima Beasiswa. Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bali . Google Scholar
Averweg,  U.  R.  .  (2012).  Decision-Making  Support  Systems:  Theory  &  Practice.  In Durban . South Africa: Venus Publishing ApS.
Handojo,  A.,  Setiabudi,  D.  H.,  &  Yunita,  R.  (2003).  Pembuatan  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  untuk  proses  kenaikan  jabatan  dan  perencanaan  karir  pada PT. X. Jurnal Informatika , 4 (2), 87–95. Google Scholar
Irawan,  M.  T.,  &  Kriestanto,  D.  (2016).  Penerapan  Profile  Matching  Untuk  Pencarian Siswa Smp Penerima Beasiswa Miskin Dan Berprestasi. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 1 (1), 24–29. Google Scholar
Jumadi.  (2011). Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Siswa  Penerima  Beasiswa . Yogyakarta: Andi.
Kusrini,  K.  (2007). Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan. Yogyakarta:  Andi. Google Scholar
Larasati,  H.,  &  Masripah,  S.  (2017).  Analisa  dan  perancangan  sistem  informasi pembelian  grc  dengan  metode  waterfall. Pilar  Nusa  Mandiri:  Journal  of Computing and Information System , 13 (2), 193–198. Google Scholar
Magdalena,  H.  (2012).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Mahasiswa Lulusan  Terbaik  Di  Perguruan  Tinggi  (Studi  Kasus  Stmik  Atma  Luhur Pangkalpinang). Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 2012 , 49–56. Google Scholar
Raharjo, B. (2011). Belajar otodidak membuat database menggunakan MySQL . Google Scholar
Subiantoro, S., & Sardiarinto, S. (2018). Perancangan Sistem Absensi Pegawai Berbasis Web Studi Kasus: Kantor Kecamatan Purwodadi. Swabumi , 6 (2). Google Scholar
Tim Penyusun Kamus Besar Bahasa Indonesia. (2005). Kamus Besar Bahasa Indonesia (Edisi 3). Jakarta: Balai Pustaka.
Utamy,  R.,  Ahmad,  S.,  &  Eddy,  S.  (2020).  Implementasi  Manajemen  Sumber  Daya Manusia. Journal of Education Research , 1 (3), 225–236. Google Scholar
Copyright holder: Dodi Setiawan (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: