## REKOMENDASI PEMBERIAN BEASISWA BANTUAN SISWA MISKIN MENGGUNAKAN ALGORITMA TOPSIS
M. Safii 1 , Surya Ningsih 2 1 AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar
2 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
1,2 Jl. Jend. Sudirman Blok A No-1-3 Pematangsiantar m.safii@amiktunasbangsa.ac.id , suryaningsih@yahoo.com

## Abstract
Poor Student Assistance is a National Program that aims to assist poor students to go to school and gain access to appropriate educational services, prevent dropping out of school,  help  students  meet  the  needs  of  learning  activities,  support  the  Nine  Years Education Program (even to upper secondary) school programs sourced from the State Budget.  Several  outcomes  from  the  evaluation  and  study  of  BSM  Program implementation show the weakness of this program, that is related to the accuracy of targeting  of  BSM  where  there  are  still  many  non-poor  households  that  receive  BSM and the number of inadequate. The target of BSM Program beneficiaries is still weak where  many  BSM  recipients  are  not  from  poor  households  and  many  students  from poor households / households do not receive BSM benefits and are still manuals of the methods  used  in  establishing  BSM  recipients.  In  this  research  used  decision  support system with Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution method. With this method can provide the  right decision for the proper in scholarship grants for poor students.
Keywords : Decision Support System, BSM, TOPSIS.

## Abstrak
Bantuan  Siswa  Miskin  merupakan  Program  Nasional  yang  bertujuan  untuk membantu  siswa  miskin  agar  bisa  bersekolah  dan  memperoleh  akses  pelayanan pendidikan  yang  layak,  mencegah  putus  sekolah,  membantu  siswa  memenuhi kebutuhan  dalam  kegiatan  pembelajaran,  mendukung  Program  Pendidikan Sembilan Tahun, serta membantu kelancaran program sekolah yang bersumber dari dana  Anggaran  Pendapatan  Belanja  Negara  (APBN).  Beberapa  hasil  dari  evaluasi dan  studi  terhadap  pelaksanaan  Program  BSM  menunjukkan  kelemahan  dari program  ini,  yaitu  terkait  ketepatan  penetapan  sasaran  BSM  dimana  ditemukan masih banyaknya rumah tangga tidak miskin yang menerima BSM dan jumlah  yang kurang memadai. Sasaran penerima Program BSM masih lemah dimana ditemukan banyak penerima BSM yang bukan berasal dari keluarga/ rumah tangga miskin dan banyak  siswa  dari  keluarga/rumah  tangga  miskin  tidak  menerima  manfaat  BSM serta  masih  manualnya  cara  yang  digunakan  dalam  penetapan  penerima  BSM tersebut . Pada  penelitian  ini  digunakan  sistem  pendukung  keputusan  dengan metode  TOPSIS.  Dengan  metode  ini  dapat  memberikan  keputusan  yang  tepat  bagi yang layak dalam pemberian beasiswa bantuan siswa miskin.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, BSM, TOPSIS.

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan  Siswa  Miskin  merupakan  Program  Nasional  yang  bertujuan untuk membantu siswa miskin agar bisa bersekolah dan memperoleh akses pelayanan pendidikan yang layak, mencegah putus sekolah, membantu siswa memenuhi  kebutuhan  dalam  kegiatan  pembelajaran,  mendukung  Program Pendidikan  Sembilan  Tahun  (bahkan  hingga  menengah  atas),  serta membantu kelancaran program sekolah yang bersumber dari dana Anggaran Pendapatan  Belanja  Negara  (APBN).  Beberapa  hasil  dari  evaluasi  dan  studi terhadap pelaksanaan Program BSM menunjukkan kelemahan dari program ini, yaitu terkait ketepatan penetapan sasaran BSM dimana ditemukan masih banyaknya rumah tangga tidak miskin yang menerima BSM dan jumlah  yang kurang  memadai.  Sasaran  penerima  Program  BSM  masih  lemah  dimana ditemukan banyak penerima BSM yang bukan berasal dari keluarga/ rumah tangga  miskin  dan  banyak  siswa  dari  keluarga/rumah  tangga  miskin  tidak menerima manfaat BSM serta masih manualnya cara yang digunakan dalam penetapan penerima BSM tersebut .
Dalam  rangka  pemerataan  pendidikan  pemerintah  telah  membuat  beberapa program untuk kalangan siswa miskin. Salah satunya yaitu Program Bantuan Siswa Miskin[1].  Meski  dana  Bantuan  Operasional  Sekolah  diharapkan  dapat meningkatkan jumlah keikutsertaan siswa/peserta didik tetapi masih banyak anak anak  yang  tidak  dapat  bersekolah,  putus  sekolah  dan  tidak  dapat  melanjutkan pendidikan  mereka  kejenjang  pendidikan  berikutnya.  Salah  satu  penyebab  hal tersebut  adalah  kesulitan  orang  tua/keluarga  dalam  memenuhi  kebutuhan  hidup. Berdasarkan  buku  Petunjuk  Teknis  (Juknis)  BSM  tahun  2014,  dana  BSM digunakan  untuk:  pembelian  perlengkapan  siswa  misalnya  buku  pelajaran, alat  tulis,  sepatu  dan  tas;  biaya  transportasi  siswa  ke  sekolah;  Uang  saku untuk  siswa  sekolah.  Dana  BSM  dapat  dibatalkan  apabila  siswa  penerima BSM  berhenti  sekolah,  menerima    dari  instansi/sumber  lain,  telah  didakwa dan terbukti melakukan tindakan kriminal mengundurkan diri dan tidak lagi masuk  dalam  kriteria  siswa  miskin.  Program  ini  bersifat  bantuan  langsung kepada  siswa  dan  bukan  ,  karena  berdasarkan  kondisi  ekonomi  siswa  dan bukan  berdasarkan  prestasi  siswa,  sedangkan  bantuan  siswa  miskin  (BSM) diberikan  dengan  mempertimbangkan  prestasi  siswa.  Dana  BSM  diberikan kepada  siswa  mulai  dari  tingkat  Dasar  hingga  Perguruan  Tinggi  dengan besaran sebagai berikut:
1. BSM  SD/MI  sebesar  Rp.  225.000  per  semester  atau  Rp.  450.000 per tahun
2. BSM SMP/MTS sebesar Rp. 375.000 per semester atau Rp. 750.000 per tahun
3. BSM  SMA/SMK/MA  sebesar  Rp.  500.000  per  semester  atau  Rp
1.000.000 per  tahun Beberapa hasil  dari evaluasi terhadap  pelaksanaan Program BSM
menunjukkan  kelemahan  dari  program  ini,  yaitu  terkait  ketepatan penetapan  sasaran  BSM  dimana  ditemukan  masih  banyaknya  rumah tangga  tidak  miskin  yang  menerima  BSM  dan  jumlah    yang  kurang memadai.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Computer  Based Decision Support    System    (DSS)  merupakan    salah    satu    bagian    dari    sistem informasi  yang    berguna    untuk    meningkatkan    efektifitas  pengambilan keputusan [2].
Sistem  Pendukung  Keputusan  lebih  ditujukan  untuk  mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang  kurang  terstruktur  dan  dengan  kriteria  yang  jelas  serta  melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang bersedia. Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah [3] :
a. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi tersetuktur.
b. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannnya di maksudkan untuk menggantikan fungsi manajer.
c. Meningkatkan  efektifitas  keputusan  yang  diambil  manajer  lebih daripada perbaiakan efesiensinya.
d. Kecepatan  komputasi.  Komputer  memungkinkan  para  pengambil keputusan  untuk  melakukan  banyak  komputasi  secara  cepat  dengan biaya yang rendah.
e. Peningkatan  produktivitas.  Membangun  satu  kelompok  pengambil keputusan,  terutama  para  pakar,  bisa  sangat  mahal.  Pendukung komputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada diberbagai lokasi yang berbeda-beda.
f. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat.
g. Berdaya  saing.  Manajemen  dan  pemberdayaan  sumber  daya perusahaan.
h. Mengatasi Keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan.
Ditinjau dari tingkat teknologi, DSS dibagi menjadi 3, yaitu:
1. SPK Spesifik
SPK  spesifik  bertujuan  membantu  memecahkan  suatu  masalah dengan  karakteristik  tertentu,  misalnya  SPK  penentuan  harga  suatu barang.
2. Pembangkit SPK Suatu software yang  khusus  digunakan  untuk  membangun  dan mengembangkan SPK. Pembangkit SPK akan memudahkan perancang dalam membangun SPK spesifik.
3. Perlengkapan SPK Berupa software dan hardware yang  digunakan  atau  mendukung pembangunan SPK spesifik maupun pembangkit SPK.

## 2.2. Langkah-langkah Pemodelan DSS
Saat melakukan  pemodelan dalam  pembangunan DSS dilakukan langkah langkah sebagai berikut [4] :
Pada  langkah  ini,  sasaran  ditentukan  dan  dilakukan  pencarian prosedur,  pengumpulan  data,  identifikasi  masalah,  identifikasi kepemilikan  masalah,  klasifikasi  masalah,  hingga  akhirnya  terbentuk sebuah pernyataan masalah.
1. Perancangan ( Design )
Pada  tahapan  ini  akan  diformulasikan  model  yang  akan  digunakan dan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Setelah  itu,  dicari  alternatif model  yang  bisa  menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Langkah selanjutnya adalah memprediksi keluaran yang mungkin,  kemudian ditentukan variabel-variabel model.
2. Pemilihan ( Choice ) Setelah  pada  tahap design ditentukan  berbagai  alternatif  model beserta  variabel-variabelnya,  pada  tahapan  ini  akan  dilakukan pemilihan  modelnya,  termasuk  solusi  dari  model  tersebut.
Selanjutnya, dilakukan analisis sensitivitas, yakni dengan mengganti beberapa variabel.
3. Membuat DSS
Setelah  menentukan  modelnya,  berikut  adalah  implementasi  dalam aplikasi DSS.

## 2.3. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Adapun komponen-komponen dari Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai berikut [3]:
1. Manajemen  Data,  meliputi  basis  data  yang  berisi  data-data  yang relevan  dengan  keadaan  dan  dikelola  oleh  perangkat  lunak  yang disebut dengan Database Management System (DBMS).
2. Manajemen Model berupa sebuah paket perangkat lunak yang berisi model-model  finansial,  statistik,  management  science,  atau  model kuantitatif,  yang  menyediakan  kemampuan  analisa  dan  perangkat lunak manajemen yang sesuai.
3. Subsistem  Dialog  atau  komunikasi,  merupakan  subsistem  yang dipakai  oleh  user  untuk  berkomunikasi  dan  memberi  perintah (menyediakan user interface).

## 2.4. Metode Technique  for  Order  Performance  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS)
Pada  dasarnya,  proses  pengambilan  keputusan  adalah  memilih  suatu alternatif.  Metode  TOPSIS  merupakan  metode  penilaian  yang  ditafsirkan dapat memberikan setiap objek untuk dievaluasi nilainya secara spesifik [6]. Metode TOPSIS pertama kali disampaikan oleh Hwang dan Yoon, merupakan metode  beberapa  kriteria  sederhana  dan  efisien  untuk  mengidentifikasi solusi  dari  himpunan  beberapa  alternatif  [7].  TOPSIS  didasarkan  pada konsep  dimana  alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak terpendek dari solusi ideal positif (A + ), namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif (A).
Metode  TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  MADM.  Metode  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.  Konsep  ini  banyak  digunakan  pada  beberapa  model  MADM untuk menyelesaikan masalah  keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan karena  konsepnya  yang  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya efisien,  dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  relatif  dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana. Secara  umum,  prosedur  atau  langkah-langkah  dalam  metode  TOPSIS meliputi:
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 nilai bobot setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan pemecahan mahasalat tersebut diatas adalah sebagai berikut:

## 3.1. Algoritma Sistem
Pada bagia pembahasan ini dijelaskan secara umum bagaimana cara menghitung nilai 𝑉 𝑖 . Nilai 𝑉 𝑖 yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif 𝐴 𝑖 lebih dipilih. Dalam metode Topsis terdapat kriteria yang dibutuhkan seperti pada tabel berikut ini:
Tabel 1. Tabel Kriteria Calon Penerima Bantuan
Kode  Kriteria
C1 Prestasi Akademik C2 Prestasi Non Akademik C3 Penghasilan Orang Tua C4 Kedisiplinan
Nilai  bobot  setiap  kriteria  ditentukan  dengan  skala  angka  1  –  4 berdasarkan tingkat kepentingan kriteria yang ada:
Adapun  tingkat  Prestasi  Akademik,  tingkat  Prestasi  Non  Akademik, tingkat  Penghasilan Orang Tua dan  tingkat Kedisiplinan   dapat  dilihat  pada tabel berikut.
Tabel 2. Tabel Penilaian No.  Keterangan Penilaian Nilai 1. Sangat baik 4 2. Baik 3 3. Cukup 2 4. Kurang 1 Adapun hasil seleksi siswa calon penerima bantuan BSM sebagai berikut : Tabel 3. Tabel Data Calon Penerima Bantuan NIS Prestasi Akademik Prestasi Non Akademik Penghasilan Orang Tua Kedisiplinan 1011 Sangat baik Baik Baik Baik 1012 Baik Cukup Cukup Sangat baik 1013 Cukup Kurang Baik Cukup 1014 Baik Sangat baik Sangat baik Cukup 1015 Cukup Cukup Kurang Baik bobot preferensi dapat dilihat pada tabel berikut ini: Tabel 4. Tabel Preferensi penentuan calon penerima bantuan BSM Kode Kriteria Bobot C1 Prestasi Akademik 0,3 C2 Prestasi Non Akademik 0,2 C3 Penghasilan Orang Tua 0,3 C4 Kedisiplinan 0,2
Data  konversi  penilaian  calon  penerima  bantuan  yang  telah  dimasukkan kedalam nilai bobot kriteria dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 5. Tabel Data Calon Penerima Bantuan NIS (Ai) Prestasi Akademik Prestasi  Non Akademik Penghasilan Orang Tua Kedisiplinan 1011 4 3 3 3 1012 3 2 2 4 1013 2 1 3 2 1014 3 4 4 2 1015 2 2 1 3

## 3.2. Penyelesaian Metode Topsis
Tahapan penyelesaian menggunakan metode Topsis adalah sebagai berukut:
1. Untuk mencari rating ternormalisasi dari tiap alternatif 𝐴 𝑖 dan kriteria 𝐶 𝑗 . Dihitung dengan 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ; dengan (1)
i= 1, 2, …, m; dan  j= 1, 2, …, n,
a. Mencari Nilai Prestasi Akademik:
C1= √4 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 = 6.4807 Maka, A1= 4 / 6.4807 = 0.6172 A2= 3 / 6.4807 = 0.4629 A3= 2 / 6.4807 = 0.3086 A4= 3 / 6.4807 = 0.4629 A5= 2 / 6.4807 = 0.3086
b. Mencari Nilai Prestasi Non Akademik:
C2= √3 2 + 2 2 + 1 2 + 4 2 + 2 2 = 5.8310 Maka, A1= 3/ 5.8310 = 0.5145 A2= 2/ 5.8310 = 0.3430 A3= 1/ 5.8310 = 0.1715 A4= 4/ 5.8310 = 0.6860 A5= 2/ 5.8310 = 0.3430
c. Mencari Nilai Penghasilan Orang Tua:
C3= √3 2 + 2 2 + 3 2 + 4 2 + 1 2 = 6.2450 Maka, A1= 3/ 6.2450 = 0.4804 A2= 2/ 6.2450 = 0.3203 A3= 3/ 6.2450 = 0.4804 A4= 4/ 6.2450 = 0.6405 A5= 1/ 6.2450 = 0.1601
d. Mencari Nilai Kedisiplinan:
C4= √3 2 + 4 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 = 6.4807 Maka, A1= 3/ 6.4807 = 0.4629 A2= 4/ 6.4807 = 0.6172 A3= 2/ 6.4807 = 0.3086 A4= 2/ 6.4807 = 0.3086 A5= 3/ 6.4807 = 0.4629
Dari hasil perhitungan diatas dapat dilihat nilai ternormalisasi R dari setiap kriteria yang ada, dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 6. Tabel Nilai Ternormalisasi R Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 0.6172 0.5145 0.4803 0.4629 A2 0.4629 0.3429 0.3202 0.6172
A3 0.3086 0.1714 0.4803 0.3086 A4 0.4629 0.6859 0.6405 0.3086 A5 0.3086 0.3429 0.1601 0.4629 2. Mencari nilai keputusan yang ternormalisasi (Y) yang elemen-elemennya ditentukan dari R (ij), dengan bobot 0.2, 0.3, 0.3,0.2
Dihitung dengan 𝑤 𝑖𝑗 ∗ 𝑟 𝑖𝑗 ; dengan i= 1, 2, …, m; dan j= 1, 2, …,n.s Y(1,1) 0,3 * 0.6172 = 0.1851 Y(2,1) 0,3 * 0.4629 = 0.1388 Y(3,1) 0,3 * 0.3086 = 0.0925 Y(4,1) 0,3 * 0.4629 = 0,1388 Y(5,1) 0,3 * 0.3086 = 0,0925
Y(1,2) 0,2 * 0.5144 = 0,1028 Y(2,2) 0,2 * 0.3429 = 0,0685 Y(3,2) 0,2 * 0.1714 = 0,0342 Y(4,2) 0,2 * 0.6859 = 0,1371 Y(5,2) 0,2 * 0.3429 = 0,0685
Y(1,3) 0,3 * 0.4803 = 0,1441 Y(2,3) 0,3 * 0.3202 = 0,0960 Y(3,3) 0,3 * 0.4803 = 0,1441 Y(4,3) 0,3 * 0.6405 = 0,1921 Y(5,3) 0,3 * 0.1601 = 0,0480
Y(1,4) 0,2 * 0.4629 = 0,0925 Y(2,4) 0,2 * 0.6172 = 0,1234 Y(3,4) 0,2 * 0.3086 = 0,0617 Y(4,4) 0,2 * 0.3086 = 0,0617 Y(5,4) 0,2 * 0.4629 = 0,0925
Maka berikut ini adalah rekapitulasi dari nilai ternormalisasi nilai Y, yang mana nilai ini di peroleh dari R x bobot yang terlihat seperti pada tabel 3.12 dibawah ini.
Tabel 7. Tabel Nilai Ternormalisasi Y Alternatif Kriteria Y1 Y2 Y3 Y4 A1 0.1851 0,1028 0,1441 0,0925 A2 0.1388 0,0685 0,0960 0,1234 A3 0,0925 0,0342 0,1441 0,0617 A4 0,1388 0.1371 0,1921 0,0617 A5 0,0925 0,0685 0,0480 0,0925
3. Mencari solusi ideal positif ( 𝐴 + ) dihitung sebagai berikut: 𝑌 1 + = 𝑀𝑎𝑥(0.1851 ;  0.1388 ;  0,0925 ;  0,1388 ;  0,0925) = 0,1851 𝑌 2 + =  𝑀𝑎𝑥(0,1028 ;  0,0685 ;  0,342 ;  0,1371 ;  0.0685 ) = 0,1371 𝑌 3 + = 𝑀𝑎𝑥(0,1441 ; 0,0960 ; 0,1441 ; 0,1921 ; 0,0480) = 0,1921
𝑌 4 + = 𝑀𝑎𝑥(0,0925 ; 0,1234 ; 0,0617 ; 0,0617 ; 0,0925) = 0,1234
Maka nilai: 𝐴 + = {0.1851; 0.1371; 0,1921 ; 0,1234}
4. Mencari solusi ideal negatif ( 𝐴 − ) dihitung sebagai berikut: 𝑌 1 − = 𝑀𝑖𝑛 (0.1851 ;  0.1388 ;  0,0925 ;  0,1388 ;  0,0925) = 0.0925
𝑌 2 − = 𝑀𝑖𝑛(0,1028 ;  0,0685 ;  0,0342 ;  0,1371 ;  0,0685 ) = 0.0342 𝑌 3 − = 𝑀𝑖𝑛(0,1441 ; 0,0960 ; 0,1441 ; 0,1921 ; 0,0480 ) = 0,0480
𝑌 4 − = 𝑀𝑖𝑛(0,0925 ; 0,1234 ; 0,0617 ; 0,0617 ; 0,0925 ) = 0.0617
Maka nilai:
𝐴 − = {0,0925 ;0.0342 ;0,0480 ;0,0617}
5. Mencari jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif 𝐴 𝑖 + , sebagai berikut:
Dihitung dengan 𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + −  𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 i= 1, 2, …, m
a. 𝐷 1 + = √ (0.1851  − 0.1851) 2 + (0,1371 − 0.1028) 2 + (0,1921  − 0,1441) 2
+(0,1234 − 0,0925) 2
= 0.0666
b. 𝐷 2 + =
√ (0.1851 − 0.1388) 2 + (0,1371 − 0.0685) 2 + (0,1921 − 0,0960 ) 2
+(0,1234 − 0,0617) 2 = 0.1268 c. 𝐷 3 + = √ (0,1851 − 0.0925) 2 + (0,1371 − 0.0342) 2 + (0,1921 − 0,1441 ) 2 +(0,1234 − 0,6127) 2
= 0.1589 d. 𝐷 4 + = √ (0,1851 − 0.1388) 2 + (0,1371 − 0.1371) 2 + (0,1921 − 0,1921 ) 2 +(0,1234 − 0,0617) 2
= 0.0771
e. 𝐷 5 + = √ (0,1851 − 0.0925) 2 + (0,1371 − 0.0685) 2 + (0,1921 − 0,0480 ) 2
+(0,1234 − 0,0925) 2
= 0.1870
6. Mencari  jarak  antara  nilai  terbobot  tiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal negatif 𝐴 𝑖 − , sebagai berikut:
Dihitung dengan 𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 i= 1, 2, …, m.  (3) a. 𝐷 1 − =
√ (0.0925 − 0,1851 ) 2 + (0,0342 − 0.1028 ) 2 + (0,0480 − 0,1441 ) 2 +(0,0617 − 0,0925) 2 = 0.1531 b. 𝐷 2 − =
√ (0.0925 − 0,1388 ) 2 + (0.0342 − 0.0685 ) 2 + (0.0480 − 0,0960 ) 2
+(0.0617 − 0,0617) 2
= 0.0971 c. 𝐷 3 − = √ (0,0925 − 0,0925 ) 2 + (0,0342 − 0.0342 ) 2 + (0,0480 − 0,1921 ) 2 +(0,0617 − 0,0617) 2
= 0.0960
d. 𝐷 4 − = √ (0,0925 − 0,1388 ) 2 + (0,0342 − 01371 ) 2 + (0,0480 − 0,1921 ) 2 +(0,0617 − 0,0617) 2 = 0.1830 e. 𝐷 5 − = √ (0,0925 − 0,0925 ) 2 + (0,0342 − 0.0685 ) 2 + (0,0480 − 0,0480 ) 2 +(0,0617 − 0,0925) 2
= 0.0461
7. Mencari kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal, sebagai berikut: Dihitung dengan 𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + ;  i=1,2,…,m. (4)
a. 𝑉 1 = 0.1531
0.1531 + 0.0666 = 0,6969
b. 𝑉 2 = 0.0971
0.0971+ 0.1268 =  0,4337
c. 𝑉 3 = 0.0960
0.0960+ 0.1589 =  0.3766
d. 𝑉 4 = 0.1830 0.1830 + 0.0771 =  0,7034
e. 𝑉 5 = 0.0461 0.0461 + 0.1870 =  0,1978
Dengan  melihat    hasil    proses    seleksi,    maka    dapat    ditentukan  penerima bantuan dengan nilai V tertinggi.
Tabel 8. Tabel Hasil dan Output No. NIS (C1) (C2) (C3) (C4) Hasil Topsis V 1 1011 4 3 3 3 0,6969 V 2 1012 3 2 2
4 0,4337 V 3 1013 2 1 3
2 0,3766 V 4 1014 3 4 4
2 0,7034 V 5 1015 2 2 1 3 0,1978
Berdasarkan tabel diatas maka urutan penerima rekomendasi beasiswa bantuan siswa miskin adalah sebagai berikut: V4, V1, V2, V3, dan V5.

## 4.  SIMPULAN
Dari penyelesaian studi kasus tersebut menggunakan algoritma Topsis dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. 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.
b. Hasil  proses  seleksi  pendukung  keputusan  terhadap  ranking  yang dihasilkan  system  dapat  di  ketahui  bahwa  dari  metode  TOPSIS disimpulkan  bahwa  (v4=0,7034),  (v1=0,6969),  (v2=0,4337)  layak direkomendasikan untuk menerima bantuan siswa miskin.

## DATAR PUSTAKA:
[1] Azzahro,  Nadya  Eklyma,  “ Penggunaan  Dana  Bantuan  Siswa  Miskin (Bsm)  Oleh  Siswa  Sma  Dan  Smk  Di  Kabupaten  Temanggung”,  Open Journal System Hanata Widya, Vol 5, No 1, 2016.
[2] Kusrini,”Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan”, Penerbit andi, Yogyakarta, 2016
[3] Efraim  Turban , Jay  E.  Aronson ,  “Decision  Support  Systems  and Intelligent Systems”, Prentice Hall, 2005
[4] Intan oktariani,” Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Mobile Untuk Penentuan  Kredit  Modal  Kerja  (Kmk)  Pada  Suatu  Bank”,Journal  of Information System UNSRI Vol 3, No 1, 2011
[5] Wayan  Sriwidani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan  Pada  Pt.  Sultra  Inti  Roda  Perkasa  Menggunakan  Metode Weighted  Product  (WP)Dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW), semanTIK, Vol.2, No.1,2016
[6] Zhu  Xiaoqian,  Wang  Fei,  Wang  Haiyan,  Liang  Changzhi,  Tang  Run, SunXiaolei,  dan  Li  Jianping,  “TOPSIS  method  for  quality  credit evaluation:  A  case  of  air-conditioning  market  in  China”. Journal  of Computational Science . 5, 99–105, 2014
[7] Xu Qiang, Zhang Yuan-Biao, Zhang Jing, dan Lv Xin-Guang, “Improved TOPSIS  Model  and  its  Application  in  the  Evaluation  of  NCAA Basketball Coaches”. Modern Applied Science . 9, 2., 2015.