## MODEL PENUNJANG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PEMBERIAN BEASISWA BIDIKMISI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

## Adhie Thyo Priandika
Teknik Informatika, STMIK Teknokrat Jl. H.ZA Pagaralam, No 9-11, Labuhanratu,Bandarlampung E-Mail : thyopriandika919@gmail.com

## Abstrak
Proses  seleksi  dalam  menentukan  penerima  beasiswa masih  mengalami  kendala.  Di  lapangan  masih ditemukan kurang tepatnya penyaluran beasiswa  yang di akibatkan oleh sistem yang masih konvensional atau manual.  Selain  itu  pengambil  keputusan  tidak  dapat melihat  kriteria-kriteria  dalam  beasiswa  secara bersama-sama.  Dalam  ilmu  komputer  terdapat  suatu sistem  yang  dapat  membantu  pengambil  keputusan untuk  mengatasi  masalah  yang  sifatnya  semi  struktur ataupun  tidak  terstruktur  yaitu  sistem  pendukung keputusan.  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan terdapat  berbagai  metode  salah  satunya  yaitu  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  yang  ditemukan oleh  Thomas  L.Saaty.  AHP  sendiri  dapat  membantu dalam  menentukan  prioritas  dari  beberapa  kriteria dengan melakukan analisa perbandingan berpasangan dari  masing-masing  kriteria  yang  sudah  ditentukan. Dengan melihat masalah yang ada dalam pengambilan keputusan dalam pemilihan penerima beasiswa, sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode AHP  dirasa  tepat  untuk  digunakan  dalam  membantu pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  penerima beasiswa. Diharapkan hasil dalam penelitian ini dapat membantu  pengambil  keputusan  dalam  menentukan penerima beasiswa.
Kata Kunci : Beasiswa, Seleksi, Ilmu Komputer, Sistem Pendukung Keputusan, Metode AHP

## I. Pendahuluan
Pendidikan  merupakan  suatu  kebutuhan  primer  yang sejak  dini  hingga  dewasa  hendaknya  dirasakan  oleh seluruh  lapisan  masyarakat,  hal  ini  sesuai  dengan amanat  undang-undang  dasar  (UUD)  negara  kita, anjuran  agama  dan  menjadi  penentu  kemajuan  suatu bangsa.  Pendidikan  juga  merupakan  variabel  vital untuk  pembangunan  suatu  bangsa.  Bangsa  bisa  maju dengan  cepat  dibandingkan  dengan  negara  lain  karena ilmu  pengetahuan  ( knowledge )  yang  merata  keseluruh lapisan masyarakatnya. Institusi yang paling bertanggung  jawab  untuk  penyebaran  pengetahuan adalah institusi pendidikan. Dalam upaya pembangunan  bidang  pendidikan,  pemerintah  selaku institusi utama pendorongnya telah melakukan sejumlah  kebijakan  seperti  program  wajib  belajar  9 tahun  dan  pengadaan  program  beasiswa  bidikmisi  di Universitas atau Perguruan Tinggi[18].
Banyak  lulusan  jenjang  pendidikan  menengah yang  beprestasi dan  merupakan calon  mahasiswa  yang memiliki  potensi  tetapi  mereka  tidak  memiliki  biaya untuk  melanjutkan  sampai  jenjang  perguruan  tinggi, karena  berasal  dari  kalangan  keluarga  tidak  mampu secara  ekonomi.  Menghadapi  kendala  seperti  inilah program  terbaru  yang  dikelola  DIKTI  adalah  berupa solusi beasiswa bidikmisi. Pemerintah melalui Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi  (Ditjen  Dikti) Kementerian  Pendidikan  Nasional  pada  tahun  2010 meluncurkan  program  bantuan  biaya  pendidikan Bidikmisi  berupa  bantuan  biaya  penyelenggaraan pendidikan  dan  bantuan  biaya  hidup  kepada  20.000 calon mahasiswa yang memiliki potensi akademik baik dan tidak mampu secara ekonomi yang diselenggarakan  di  104  perguruan  tinggi  negeri  dan swasta. Program ini merupakan salah satu program 100 Hari  Kerja  Menteri  Pendidikan  Nasional  pada  tahun 2009[9].
Dengan  demikian  dibutuhkan  sistem  pendukung keputusan  penyeleksian  penerima  beasiswa  dengan cepat dan tepat, untuk meringankan beban kerja bagian panitia  tim  penyeleksi  dalam  menentukan  penerima beasiswa.
Pada  penelitian-penelitian  sebelumnya,  SPK banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  salah satunya adalah pendidikan. Sistem pendukung keputusan  yang  digunakan  dalam  pendidikan  adalah pengambilan keputusan penyeleksian pemberian beasiswa kepada calon mahasiswa diperguruan tinggi . Pada  penelitian  ini  penulis  memberikan  solusi yaitu menggunakan metode AHP ( Analytical Hierarchi Process ),  Model  pendukung  keputusan  ini  akan menguraikan  masalah  multifaktor  atau  multi  kriteria yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki.  Hirarki didefinisikan  sebagai  suatu  representasi  dari  sebuah permasalahan  yang  kompleks  dalam  suatu  struktur multi  level  dimana  level  pertama  adalah  tujuan,  yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke  bawah  hingga  level  terakhir  dari  alternatif.  Dengan hirarki,  suatu  masalah  yang  kompleks  dapat  diuraikan ke  dalam  kelompok-kelompoknya  yang  kemudian diatur menjadi  suatu  bentuk  hirarki sehingga permasalahan  akan  tampak  lebih  terstruktur  dan sistematis[13].
A. Sistem
Sistem  dapat  terdiri  atas  kegiatan-kegiatan yang  berhubungan  guna  mencapai  tujuan-tujuan
perusahaan  seperti  pengendalian  inventaris  atau penjadwalan produksi[17].
B. Informasi
Informasi  adalah  data  yang  diolah  menjadi  suatu bentuk  yang  berguna  bagi  penerimanya  dan  memiliki nilai  bagi  pengambilan  keputusan  saat  ini  atau  dimasa yang akan datang[3].
C. Sistem Pendukung Keputusan Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan sistem informasi komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu pemimpin  dalam  menangani  berbagai  permasalahan semi  terstruktur  dengan  menggunakan  data  dan model[7].
D. Analytical Hierarchi Process (AHP) Analytical Hierarchi  Process (AHP) adalah sebuah model  dengan  hirarki  fungsional  dimana  input utamanya  adalah  persepsi  manusia.  Dengan  hirarki suatu  masalah  yang  kompleks  dan  tidak  tersetruktur dipecahkan kedalam kelompok-kelompoknya. Kemudian kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk hirarki[6].
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  dalam  AHP  ada beberapa prosedur/langkah-langkah yang harus dilakukan[6] :
1) Menyusun Hierarchy Penyusunan  hirarki  yaitu  dengan  menentukan  tujuan yang  merupakan  sasaran  sistem  secara  keseluruhan pada level teratas. Level berikutnya terdiri dari kriteria- kriteria  untuk  menilai  atau  mempertimbangkan alternatif-alternatif yang ada dan menentukan alternatif-alternatif  tersebut.  Setiap  kriteria  dapat memiliki  subkriteria  dibawahnya  dan  setiap  kriteria dapat memiliki nilai intensitas masing-masing.
Gambar 1. Hierarchy Metode AHP 2) Penilaian Kriteria dan Alternatif Kriteria  dan  alternatif  dilakukan  dengan  perbandingan berpasangan.Untuk berbagai persoalan,  skala 1 sampai 9  adalah  skala  terbaik  untuk  mengekspresikan pendapat.  Nilai  dan  definisi  pendapat  kualitatif  dari skala  perbandingan  Saaty  dapat  diukur  menggunakan tabel analisis seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Skala Perbandingan Berpasangan
Tingkat kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama / kedua elemen sama pentingnya
3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainnya
5 Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen lainnya
7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting dari pada elemen lainnya
2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan (Ragu-ragu) Kebalikan Jika aktivitas i mendapat satu angka dibandingkan dengan aktivitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya
dibandingkan dengan i
3) Menentukan prioritas
Menentukan prioritas dari elemen-elemen kriteria dapat dipandang  sebagai  bobot/kontribusi  elemen  tersebut terhadap  tujuan  pengambilan  keputusan.  Prioritas  ini ditentukan  berdasarkan  pandangan  para  pakar  dan pihak-pihak yang berkepentingan terhadap pengambilan keputusan, baik secara langsung (diskusi) maupun secara tidak langsung (kuisioner).
4) Menghitung Konsistensi Logis Konsistensi  memiliki dua  makna.Pertama, objek-objek yang  serupa  bisa  dikelompokkan  sesuai  dengan keseragaman  dan  relevansi.  Kedua,  menyangkut tingkat  hubungan  antar  objek  yang  didasarkan  pada kriteria tertentu
2. Pembahasan
Dilihat  dari  jenis  informasi  yang  dikelola,  jenis penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif  kuantitatif. Penelitian  deskriptif  merupakan  penilaian  yang dilakukan  untuk  mengetahui  nilai variable mandiri ( independen )  tanpa  membuat  perbandingan  atau membangun hubungan dengan variable yang lain. A. Populasi dan Sampel
Populasi  adalah  keseluruhan  jumlah  subjek  atau obyek  yang  akan  diteliti,  populasi  dalam  ilmu  sosial adalah  manusia  dalam  suatu  masyarakat,  besar  atau jumlah  populasi  tersebut  ada  yang  dapat  ditetapkan secara pasti dan ada pula  yang tidak ditetapkan  secara pasti.
Sampel  adalah  bagian-bagian  dari  populasi penelitian  yang  dipilih  sebagai  wakil  representative dari keseluruhan untuk di teliti.
Adapun pertimbangan pemilihan sampel yang berdasarkan kategorisasi atau latar belakang responden diatas,  antara  lain  agar  penyeleksian  pemberian beasiswa  bidikmisi  sesuai  dengan  yang  diharapkan lebih  variatif  dan  objektif.  Disamping  itu  para responden  ahli  yang  dalam  hal  ini  adalah  orang-orang staff  ahli  dalam  dunia  pendidikan  dan  anggota  tim penyeleksi PT Teknokrat Bandar Lampung. Berikut daftar lengkap para responden ahli :
Tabel 2. Responden Ahli No Responden Jumlah 1 Ketua Yayasan PT Teknokrat Bandar Lampung 1 Orang 2 Ketua Jurusan PT Teknokrat Bandar Lampung 1 Orang 3 Bidang Kemahasiswaan PT Teknokrat Bandar Lampung 1 Orang 4 Tim Panitia Penyeleksi Beasiswa 3 Orang Jumlah 6 orang
Berikut  ini  merupakan  grafik  hierarki  dan  keputusan analisis  strategi  dengan  AHP.  Dapat  dilihat  pada gambar 3
Penerima Beasiswa Bidikmisi Akademik Non Sosial Nilai Ujian
Nasional Keaktifan Organisasi Kepribadian Jumlah Tanggungan Orang Tua Penghasilan Orang Tua Siswa 1 Siswa 5 Siswa 2 Siswa 3 Siswa 4
Gambar 2. Struktur Hierarki B.  Standar  penilaian  dalam  menentukan  calon penerima beasiswa.
Penilaian alternatif pada sistem penunjang keputusan  penyeleksian  pemberian  beasiswa  bidikmisi ini dilakukan dengan  membagi 2 (dua) penilaian  yaitu penilaian penilaian kuantitatif dan penilaian kulatitatif. Penilaian kuantitatif dilakukan dengan mengambil data dari  data  form  dan  pengentrian  langsung,  sedangkan penilaian  kualitatif  dilakukan  dengan  melakukan perbandingan berpasangan.
Metode  analisis  dapat  berdasarkan  hasil  kuisioner tentang  penyeleksian  pemberian  beasiswa  berdasarkan efektifitas  kinerja  dan  memakai  pendekatan  proses hirarki yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP).
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang  di  inginkan,  lalu  menyusun  hierarki  dari permasalahan yang dihadapi.
Penyusunan hierarki adalah dengan menetapkan
tujuan  yang  merupakan  sasaran  sistem  secara keseluruhan pada level teratas.
2. Menentukan prioritas elemen a. Langkah  pertama  dalam  menentukan prioritas elemen adalah membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan. b. Matriks  perbandingan  berpasangan  diisi menggunakan bilangan untuk merepresentasikan  kepentingan  relatif  dari suatu elemen terhadap elemen lainnya. 3. Sintesis Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan di sintesis untuk memperoleh  keseluruhan  perioritas.  Hal-hal  yang dilakukan dalam langkah ini adalah :
a. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  kolom pada matriks.
b.Membagi  setiap  nilai dari kolom dengan total kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata.
4. Mengukur Konsistensi
Dalam  pembuatan  keputusan,  penting  untuk mengetahui seberapa baik konsistensi  yang ada karena kita  tidak  menginginkan  keputusan  berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Hal-hal yang dilakukan dalam hal ini adalah :
a. Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama, nilai  pada  kolom  kedua  dengan  prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi dengan  elemen  prioritas  relatif  yang bersangkutan.
d. Jumlahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan banyaknya  elemen  yang  ada,  hasilnya disebut λ maks
5. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus : CI=( λ maks-n)/(n-1) Dimana n = banyaknya elemen
6. Hitung Rasio Konsistensi / Consistency RatioI (CR) dengan rumus: CR=CI/RC
Dimana CR = Consistency Ratio
CI  = Consistency Index
IR  = Indeks Random Consistency Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya  lebih besar  dari  10%,  maka  penilaian  data  judgment  harus diperbaiki.  Namun  jika  rasio  konsistensi  (CI/IR) kurang  atau  sama  dengan  0.1,  maka  hasil  perhitungan bisa dinyatakan benar.
a. Penilaian Kuantitatif terdiri dari
1. Akademik Kriteria ini dinilai berdasarkan satu subkriteria,  yaitu  Nilai  ujian  Nasional.  Penilaian subkriteria  ini  diperoleh  dengan  melihat  prosentase nilai  ujian  nasional  yang  didapat  oleh  siswa.  Standar penilaiannya dapat di lihat pada tabel 3.
Tabel 3 Subkriteria Nilai Ujian Nasional Sub Kriteria Nilai 75.00 – 100.00 100 b). Non
Kriteria  ini  dinilai  berdasarkan  satu  subkriteria, yaitu  Keaktifan  Organisasi.  Penilaian  subkriteria  ini diperoleh dengan melihat prosentase keaktifan organisasi yang didapat oleh siswa. Standar penilaiannya dapat di lihat pada tabel 4.
Tabel 4 Subkriteria Non Sub Kriteria Nilai Aktif 100 Tidak 50 c). Sosial
Kriteria  sosial  dinilai  berdasarkan  3  subkriteria, yaitu :
a. Kepribadian
Tabel 5 Subkriteria Kepribadian b. Penghasilan Orangtua
Tabel 6
Subkriteria Penghasilan Orangtua
Sub Kriteria Nilai Cukup 50 Baik 100
c. jumlah Tanggungan
Tabel 7
Subkriteria Jumlah Tanggungan

## C). Pemodelan Sistem
Diagram Use Case
Use case diagram menggambarkan sebuah fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem. Hal yang ditekan kan adalah “apa” yang dikerjakan sistem, dan bukan “bagaimana” sistem mengerjakannya.
a. Use Case diagram Login
Gambar 3. Use Case Diagram Login b. Use Case Input Data
Gambar 4. Use Case Diagram Input Data
A. Analisis Kebutuhan Sistem
Model yang akan dikembangkan adalah bagaimana  merancang  model  sistem  penunjang keputusan  yang  nantinya  akan  membantu  tim  panitia seleksi  menentukan  calon  mahasiswa  yang  berhak menerima  beasiswa  bidikmisi. Selain  itu  memudahkan pihak  manajemen  untuk  mendapatkan  laporan  sesuai dengan  kebutuhan.  Informasi  yang  akan  ditampilkan meliputi  informasi  tentang  kriteria  yang  digunakan pada  saat  seleksi  dan  subkriteria  sebagai  faktor penunjang dari keputusan yang akan diambil. Ada 3 kriteria dan 5 subkriteria yang akan di analisis di jadikan variabel dalam menentukan penerima beasiswa bidikmisi
1. Variabel Akademik (Nilai Ujian Nasional)
2. Variabel Non (Keaktifan Organisasi)
3. V a r i a b el  Sosial  (Kepribadian,  Penghasilan  Orang Tua, Jumlah Tanggungan Orang Tua)
1) Analisis Kebutuhan Fungsional Sistem  yang  dikembangkan  harus  mempunyai kebutuhan fungsional sebagai berikut :
1. User Friendly , Sistem harus dapat memudahkan user dalam mengelola laporan  keuangan,  baik  dari  segi user interface maupun kemudahan dalam menggunakan aplikasi.
2. Sistem  harus  dapat  login  sebelum  masuk ke  menu  utama,  pada  sistem  yang  dibuat login  dibedakan  menjadi  2 user yaitu admin  dan  tim,  di  mana  admin  yang mengelola  data  transaksi  perhitungan  ahp dan  membuat  laporan  hasil,  Sedangkan login  tim  hanya  dapat  melakukan  proses simulasi penyeleksian penerima beasiswa.
3. Sistem  harus  dapat  mengelola  data perhitungan ahp
4. Sistem  harus  dapat  mencetak  laporan dalam format pdf.
2) Analisis Kebutuhan Non Fungsional Kebutuhan  non  fungsional  pada  sistem  ini meliputi : 1. Kebutuhan Operasional a. Kebutuhan Software b. Kebutuhan Hardware
B. Simulasi dan Pengujian
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  melakukan  simulasi dan  pengujian  terhadap  aplikasi  yang  sudah dibuat,  tujuan  dari  simulasi  dan  pengujian  ini adalah  untuk  menguji  apakah  hasil  pengujian dapat menyelesaikan permasalahan yang ada pada penyeleksian pemberian beasiswa.
C. Prototipe Sistem Penunjang Keputusan
1. Tampilan Awal Sistrem (login) Pada  tampilan  awal  menampilkan form  login dimana  pengguna  terlebih  dahulu  melakukan  login dengan memasukan username dan password yang telah didaftarkan kedalam database oleh admin. Dapat dilihat pada gambar 5
Gambar 5. Tampilan Login Sistem
Sub Kriteria Nilai 1.5Jt – 3Jt 100 4Jt – 5Jt 100 Sub Kriteria Nilai 1 2 Anak 50 3 – 5 Anak 100
2. Tampilan Form Kategori
Pada  tampilan  menu  kategori  ini  menampilkan field  isi  nama  kategori  yang  digunakan  untuk menginputkan  kategori/kriteria  yang  digunakan  untuk seleksi,  dan  alias  kategori  yang  digunakan  untuk memberikan  inisial  dari  kategori.  Dapat  dilihat  pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Menu Kategori 3. Tampilan Form Sub Kategori Pada tampilan menu sub kategori ini menampilkan pilih nama kategori kemudian menginputkan  sub  kategori  berdasarkan  kategori  yang kita gunakan,  lalu  menginputkan  isi  nilai sub kategori. Dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Menu Sub  Kategori 4. Tampilan Form Setting AHP Pada tampilan menu setting AHP ini menampilkan kriteria berpasangan yang akan diinputkan berdasarkan nilai  perbandingan  dan kemudian  akan  dilakukan  proses  perhitungan.  Dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Menu Setting AHP 5. Tampilan Form Laporan Pada  form  ini  menampilkan  hasil  perhitungan yang  telah  dilakukan  pada  saat  perhitungan  AHP,  dan menjadi  acuan  pengambilan  keputusan.  Dapat  dilihat pada gambar 9
Gambar 9. Tampilan Form Laporan 6.  Tampilan Form Entry Simulasi
Pada  form  ini  menampilakan  simulasi  yang  akan dilkukan  oleh  user  pada  saat  proses  penyeleksian berlangsung  dengan  menginputkan  kriteria-kriteria yang dibutuhkan untuk seleksi dan memberikakn bobot nilainya. Dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Form Simulasi D. Penentuan Bobot dan Proses Perhitungan
Proses  pengisiannya  dengan  menganalisa  prioritas antara  kriteria  baris  dibandingkan  dengan  kriteria kolom.  Mengisinya  hanya perlu  menganalisa prioritas kriteria  yang  terdapat  diatas  pada  garis  diagonal  atau kebalikannya.
Hal ini sesuai dengan persamaan yaitu : elemen [i,j] = 1 untuk  i  =  j    =  1,  2,…,n  (untuk  penelitian  ini  n  =  3), sehingga elemen [i,j]  =  1 / (elemen [j,i]), untuk i >  j, dimana i = baris dan j = kolom.  Sebagai contoh untuk membuktikan persamaan tersebut yaitu :
1. Untuk persamaan elemen [i,j] = 1 untuk i = j  = 1, 2,…,n
a. Untuk elemen [1,1] = 1
b. Untuk elemen [3,3] = 1 c. Untuk elemen [5,5] = 1 2.  Untuk  persamaan  elemen  [i,j]  =    1  /  (elemen [j,i]), untuk i > j a) Untuk elemen [2,1] = 1 / (elemen [1,2]) = 1 / 4 = 0.25 b) Untuk elemen [3,2] = 1 / (elemen [2,3]) = 1 / 5 = 0.2 c) Untuk elemen [5,2] = 1 / (elemen [2,5])
= 1 / 4 = 0.25
Hasil  prioritas  masing-masing  kriteria  yang  dapat dilihat pada tabel 8:
Kriteria Prioritas Dalam Persentase (NU) 75-100 0.227503 22.75% (KO) TIDAK 0.213229 21.32% (KO) AKTIF 0.144052 14.41% (KP) CUKUP 0.111756 11.18% (KP)BAIK 0.078272 7.83% (PO) 1.5-3JT 0.0756 7.56% (PO) 4-5 JT 0.070765 7.08% (JT) 1-2 ANAK 0.04827 4.83% (JT) 3-5 ANAK 0.030554 3.06%
Proses  selanjutnya  menghitung  α  maksimal,  CI,  dan CR dengan rumus : α max =    α   =    9    = 1 n         9 CI =           α max – n  =  1 – 9  =   -8    =  -1 n – 1          9 – 1        8 CR =             CI   =    -1    =  -0,6896552 RC         1.45 Karena CR < 0,1 maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks kriteria yang diberikan adalah konsisten. Dengan menggunakan persamaan 2.1 dan 2.2 hal yang sama  juga  diterapkan  pada  level  subkriteria  dan alternatif.
Hasil perhitungan disajikan pada tabel 9 berikut :
Kriteria Nilai CR Keterangan Nilai Ujian -0,6896552 Konsisten Keaktifan Organisasi -0,5766432 Konsisten Kepribadian -0,6458798 Konsisten Penghasilan Orangtua -0,7453091 Konsisten Jumlah Tanggungan -0,5936701 Konsisten 3. Kesimpulan Dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka kesimpulan yang diperoleh untuk menjawab pertanyaan  dari  rumusan  masalah  bahwa  dengan dibuatnya sistem penunjang keputusan akan mempermudah  pihak  manajemen  dan  tim  panitia seleksi  dalam  mendapatkan  informasi  yang  sesuai dengan  kebutuhan  dengan  menggunakan  metodelogi yanng  digunakan  pada  penelitian  ini  yang  disesuaikan dengan  kebutuhan  penggunanya.  Dengan  sistem penunjang  keputusan  ini  pihak  manajemen  dan  tim panitia  seleksi  akan  lebih  mudah  melihat  hasil  dari penyeleksian  beasiswa  berdasarkan  kriteria  dan subkriteria yang telah di tentukan.

## Daftar Pustaka
[1] Analisis  dan            Perancangan  Sistem  Informasi,
Edisi Pertama, Yogyakarta: CV Andi Offset, 2007
[2] Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Beasiswa Menggunakan  Teorema  Bayes  dan  Dempster-
Shafer.  Jurnal  Pekommas,  Vol.17,  (April,  2014): 23-32.
[3] Sistem Informasi Manajemen Berbasis Komputer, Edisi Pertama, Jakarta : PT Rineka Cipta, 2013.
[4] Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima  Beasiswa  dengan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Pelita Informatika  Budi  Darma,  Vol.  5,  (Desember, 2013): 133-138.
[5] Pengenalan Sistem Informasi, Edisi 1, Yogyakarta : Andi Offset, 2003
[6] Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Edisi Pertama, Yogyakarta:  CV  Andi Offset, 2007.
[7] Aplikasi  Teknik  Pengambilan  Keputusan  dalam Manajemen Rantai Pasok, Edisi Keempat, Bogor : PT Penerbit IPB Press, 2010.
[8] Aplikasi  Pemrograman  Web  Dinamis  dengan PHP  dan  MYSQL,  Yogyakarta  :  Gava  Media, 2004
[9] www.bidikmisi.dikti.go.id,  (diakses  pada  10
Maret 2015). [10] Pedoman Beasiswa Dikti http://pojoksatu.id/pojok-news/2015/03/25/6- jenis-beasiswa-dikti-2015/ (diakses pada 25 Maret 2015) [11] Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada Peserta Didik Baru
Menggunakan  Metode  TOPSIS.  Jurnal  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi Terapan, (November, 2013): 265-272.
[12] Hardiyanti Dinna. “Penentuan Penerima Beasiswa dengan  Menggunakan  FUZZY  MADM.  Jurnal Seminar  Nasional  Informatika,  (Yogyakarta, 2011): 16-20
[13] Penerapan  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP) dalam  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Guru.  Jurnal  Pelita  Informatika  Budi  Darma, Vol.4, (Agustus 2013).
[14] Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Terstruktur  dan Berorientasi Objek), Bandung: Modula.
[15] Decision  Making  For  Leaders:  The  Analytical Hierarchy  Process  For  Decision  In  Complex World. RWS Publication, Pittsburgh
[16] MySQL  5:Dari  Pemula  Hingga  Mahir,  Jakarta: Achmatim.net.
[17] Analisis  Sistem  Informasi,  Edisi  Pertama, Yogyakarta: CV Andi Offset, 2012.