Sistem Pendukung Keputusan Terhadap Penyeleksian Calon Mahasiswa Penerima Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (BPPA) Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP)
1 Taufik Hidayat, 2 Bagas Friana, 3 Khoirul Ghofur 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang Jl. Maulana Yusuf Tangerang 15118, telp. (021) 55270611-5527063 fax. 021-5581068
1 thidayat@unis.ac.id
2 b.friana0207@gmail.com
3 khoirul.ghofurr@gmail.com

## Abstract
Mahasiswa  memiliki  beberapa  pelayanan  untuk  meningkatkan  kapasitas  dan  keahliannya dalam  akademik.  Hasil  dari  unjuk  kapasitas  dan  kemampuan  tersebut  sebuah  Perguruan Tinggi diharuskan memberikan support dan perhatian utama terhadap mahasiswa tersebut, dalam hal ini reward dari hasil dan keberhasilan mahasiswa tersebut dalam bidang akademik. Sebuah program bernama Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik(BPPA) merupakan salah satu  bentuk  penghargaan  atau  reward  yang  diberikan  sebuah  Perguruan  Tinggi  kepada mahasiswa  berprestasi.  Dengan  metode  Simple  Additive  Weighting(SAW)  dan  Weighted Product(WP)  melakukan  penyeleksian  terhadap  beberapa  mahasiswa  dimana  mahasiswa tersebut  dapat  dipilih  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Dari  penyeleksian menggunakan kedua metode ini mendapatkan mahasiswa yang sama sebagai terpilih menerima BPPA  dengan  nilai  Simple  Additive  Weighting(SAW)  21,65  dan  Weighted  Product(WP) 0,231.
Keywords: Beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik,  Simple  Additive Weighting(SAW), Weighted Product(WP), Perguruan Tinggi.

## A. Pendahuluan

## 1. Latar Belakang Masalah
Dalam dunia pendidikan, sering sekali kita mendengar kata beasiswa, baik di sekolah  maupun  di  perguruan  tinggi.  Khususnya  di  perguruan  tinggi  tidak  serta merta mendapatkan beasiswa begitu saja. Beasiswa di peruntukkan bagi mahasiswa yang hanya lulus dalam tahap penyeleksian sesuai parameter atau kriteria tertentu yang  sudah  ditetapkan  oleh  pihak  perguruan  tinggi  atau  pihak  penyelenggara. Keberlakuan  terhadap  jumlah  kuota  pun  sangat  di  tentukan  oleh  pihak penyelenggara,  baik  itu  pemerintah  maupun  swasta.  Oleh  karena  itu,  mengingat keinginan  para  mahasiswa  yang  sangat  antusias  untuk  mendapatkan  beasiswa kemungkinan  sangat  banyak,  maka  dari  itu  dibuat  suatu  sistem  pendukung keputusan untuk mempermudah  dan  juga membatu merekomendasikan penerima beasiswa dalam mengelola dan melayani dengan baik serta efisiensi waktu.
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## 2. Batasan Masalah
Untuk  membatasi  objek  yang  menjadi  pokok  penelitian  maka  penulis  membatasi permasalahan sebagai berikut:
1) Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dibuat  menggunakan  metode  Simple Additive Weighting (SAW).
2) Ruang  lingkup  penelitian  ini  membahas  beasiswa  pada  perguruan  tinggi  di kampus Universitas Islam Syekh Yusuf (UNIS).
3) Beasiswa  pada  penelitian  ini  adalah  Beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik (BPPA)

## 3. Rumusan Masalah
Berdasarkan batasan masalah, maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah:
1) Bagaimana  merancang  sistem  pengambilan  keputusan  penerimaan  beasiswa dengan menggunakan Simple Additive Weighting pada UNIS Tangerang?
2) Bagaimana  proses  pemilihan  dan  penentuan  penerimaan  beasiswa  pada  UNIS Tangerang?

## 4. Tujuan Penelitian
Tujuan dilakukannya penelitian ini sebagai berikut:
1) Untuk  membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  penyeleksian  calon mahasiswa  yang  menerima  beasiswa  dengan  menggunakan  metode  Simple Additive Weighting (SAW) pada Universitas Islam Syekh Yusuf (UNIS).
2) Untuk  menerapkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yang  digunakan sebagai  proses  seleksi  dari  parameter  yang  ditentukan  dan  untuk  mengetahui kelayakan mahasiswa dalam menerima beasiswa.
3) Untuk  menyelesaikan  tugas  yang  diberikan  oleh  dosen  mata  kuliah  teknik  riset operasi.

## B. Landasan Teori 1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Suport Sistem (DSS) merupakan sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian data yang memanfaatkan dukungan komputer dalam pengambilan keputusan. Sistem  itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi  yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak seorangpun  tahu  secara  langsung  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat  (Alter, 2002)[1].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sebagai  sistem  informasi  berbasis komputer yang adaptif, interaktif, fleksibel, yang secara khusus dikembangkan untuk mendukung  solusi  dari  pemasalahan  manajemen  yang  tidak  terstruktur  untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan[2]. Berikut adalah langkah-langkah penghitungan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) :
1. Menentukan Alternatif (Ai).
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan (Cj).
3. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
4. Menentukan Nilai Kecocokan setiap kriteria.
5. Membuat matrik keputusan (X) yang didapat dari rating kecocokan pada setiap alternatif (Ai) dengan setiap kriteria (Cj).
6. Melakukan langkah normalisasi matriks keputusan (X) dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif (Ai) pada kriteria (Cj) dengan rumus :
r ij = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 }
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
r ij = { 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 }
Jika j adalah atribut biaya (cost)
7. Hasil dari normalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R).
R = [ 𝑟 11 𝑟 12 … ⋮ 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 … 𝑟 1𝑗 ⋮ 𝑟 𝑖𝑗 ]
8. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W)  yang  bersesuaian elemen kolom matrik (W).
𝑉 𝐼 =  ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Dengan : V I = rangking untuk setiap alternatif. W j = nilai bobot dari setiap kriteria. r i j = nilai rating kinerja ternormalisasi[3].

## 2. Beasiswa
Beasiswa  dapat  dikatakan  sebagai  pembiayaan  yang  tidak  bersumber  dari pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta,  kedutaan,  universitas,  serta  lembaga  pendidik  atau  peneliti,  atau juga  dari kantor  tempat  bekerja  yang  karena  prestasi  seorang  karyawan  dapat  diberikan kesempatan  untuk  meningkatkan  kapasitas  sumber  daya  manusianya  melalui pendidikan[4].  Pemberian  beasiswa  harus  diberikan  kepada  penerima  yang  layak mendapatkannya[5].  Akan  tetapi,  dalam  melakukan  seleksi  beasiswa  yang  akan diberikan kepada calon penerima beasiswa tentu akan mengalami kesulitan karena banyaknya  pelamar  beasiswa  dan  banyaknya  parameter  yang  digunakan  serta terbatasnya  jumlah  calon  penerima  setiap  periodenya,  untuk  itu  diperlukan  suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat memperhitungkan segala parameter yang digunakan oleh pihak penyelenggara.
Sesuai dengan Peraturan Menteri Pendidikan RI Nomor: 83 Tahun 2009, bahwa pemerintah  membuat  program  melalui  lembaga  pendidikan  nasional  memberikan bantuan khusus bagi peserta didik yang kurang mampu[1].
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## 3. Sistem
Menurut  Hartono  (2013)  sistem  adalah  suatu  himpunan  dari  berbagai  bagian atau  elemen,  yang  saling  berhubungan  secara  terorganisir  berdasarkan  fungsi- fungsinya, menjadi satu kesatuan[1]. Secara sederhana, suatu sistem dapat diartikan sebagai suatu kumpulan atau himpunan dari unsur, komponen, atau variable yang terorganisir,  saling  berintegrasi,  saling  tergantung  satu  sama  lain,  dan  terpadu (Sutabri, 2012)[6].
Menurut indrajit (2001) dalam Rusdiana (2014) mengemukakan bahwa sistem mengandung sebuah arti kumpulan dari komponen yang dimiliki unsur keterkaitan antara satu dengan lainya[2].

## 4. Informasi
Menurut  Darmawan  (2013)  informasi  adalah  hasil  dari  pengolahan  data,akan tetapi  tidak  semua  hasil  dari  pengolahan  tersebut  bisa  menjadi  informasi,  hasil pengolahan data yang tidak memberikan makna atau arti serta tidak bermanfaat bagi seseorang bukanlah merupakan informasi bai orang tersebut[1].

## 5. MCDM (Multiple Criteria Decision Making)
Menurut  Kusumadewi  (2007)  “Multiple  Criteria  Decision  Making  (MCDM) adalah  suatu  metode  pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu”[1].  MCDM  terbagi menjadi  2  model,  yaitu  model  pertama  adalah  Multi  Attribute  Decision  Making (MADM). Model MADM ini mempunyai cabang salah satunya yaitu Simple Additive Weighting  (SAW)  sebagai  metode  pembobotan  pengambilan  keputusan  dan  yang kedua yaitu Multi Objective Decision Making (MODM).

## 6. MADM ( Multiple Atribute Decision Making)
Multiple  Atribute  Decision  Making  (MADM)  adalah  suatu  model  yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan atau sistem pendukung keputusan dimana  model  ini  bekerja  dengan  mengambil  banyak  kriteria  sebagia  dasar pengambilan  keputusan,  dengan  penilaian  yang  subjektif  menyangkut  masalah pemilihan,  dimana  analisis  matematis  tidak  terlalu  banyak  da  digunakan  untuk pemilihan alternatif dalam jumlah sedikit[7].

## 7. SAW ( Simple Additive Weighting)
Simple  additive  Weigting  Method  atau  metode  SAW  merupakan  metode penjumlahan  bobot  dari  kinerja  setiap  objek-objek  yang  berbeda  dan  memiliki kesempatan yang sama pada semua kriteria yang dimiliki[8]. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968)[9].
Simple  additive  Weigting  Method  atau  metode  SAW  merupakan  salah  satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan MADM (Multi atribut decision making), MADM merupakan model dari MCDM (Multiple criteria decision making), MCDM  sendiri  adalah  suatu  metode  pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu[10].
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Metode SAW mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut[11]. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian  antara  rating  (yang  dapat  dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot  tiap atribut[12]. Rating kecocokan tiap parameter harus telah melewati proses normalisasi matriks.  Metode  Simple  Additive  Weighting  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada[13]. Rumus untuk proses normalisasi tersebut adalah :
𝒓𝒊𝒋  = { 𝑿𝒊𝒋 𝑴𝒂𝒙 𝑿𝒊𝒋 𝑴𝒊𝒏 𝑿𝒊𝒋 𝒙𝒊𝒋 Keterangan:
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi.
xij = nilai atribut yang dimiiki tiap kriteria.
Max xij  = nilai terbesar dari tiap kriteria. Min xij  = nilai terkecil dari setiap kriteria. Benefit  = jika nilai terbesar adalah terbaik. Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik.
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternomalisasi  dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj; i=1,2,…,m  dan  j=1,2,…n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai:
𝐕𝐢 =   ∑ 𝐰 𝐣
𝒏
𝐉=𝟏 𝐫 𝐢𝐣
Keterangan: Vi  = rangking untuk setiap alternatif. wj  = nilai bobot dari setiap kriteria.
rij  =  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih[2].

## 8. WP ( Weighted Product)
Weighted Product atau WP adalah metode pengambilan keputusan multi-kriteria atau beberapa kriteria keputusan dan merupakan salah satu metode yang digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  MADM[5].  MADM adalah  suatu  metode  yang digunakan untuk mencari alternatif paling optimal dari sejumlah alternatif optimal dengan kriteria tertentu[14]. Inti dari MADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  yang  akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan[15].
Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana  rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  yang
Jika  j  adalah  atribut  keuntungan
(benefit)
Jika j adalah atribut biaya (cost)
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
bersangkutan.  Proses  ini  sama  halnya  dengan  proses  normalisasi[16].  Metode  WP juga  disebut  analisis  berdimensi  karena  struktur  matematikanya  menghilangkan satuan  ukuran.  Konsep  dasar  metode  Weighted  Product  adalah  mencari  perkalian terbobot dari rating kinerja pada setiap altematif pada semua atribut[17]. Preferensi untuk alternatif A i diberikan sebagai berikut:

## 1. Penentuan nilai bobot W
𝑾 𝒋 = 𝑾 𝒋 ∑ 𝑾 𝒋
W j adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya[5].
2. Penentuan nilai bobot S
𝑺 𝒊 =   ∏ 𝒏 𝒋 = 𝟏 𝑿 𝒊𝒋 𝑾 𝒋
Keterangan: 𝑆 = Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor S 𝑋 = Nilai variabel Alternatif pada setiap artibut
W = menyatakan bobot atribut i = Nilai Alternatif
j = Nilai Atribut
n = Banyaknya Nilai Atribut
3. Penentuan nilai bobot V
𝑽 𝒊 = 𝑺 𝒊 ∏ 𝒋=𝟏 𝒏 (𝑿 𝒋 ∗ ) 𝒘𝒋
Keterangan : V = Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V
𝑋 = Nilai variabel Alternatif pada setiap artibut W = menyatakan bobot atribut i = Nilai Alternatif
j = Nilai Atribut
n = Banyaknya Nilai Atribut
* = Banyaknya atribut yang telah dinilai pada vektor S [15].

## C. Metodologi Penelitian

## 1. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data adalah cara atau teknik  untuk mendapatkan data dari berbagai sumber informasi yang terpercaya, baik secara langsung maupun tidak langsung yang dapat dilakukan oleh peneliti. Pengumpulan data sangat diperlukan untuk mendapatkan informasi-informasi untuk penelitian. Untuk mendapatkan data yang diperlukan dalam penulisan tugas penelitian ini, peneliti menggunakan 2 jenis data  pada  penelitian  di  kampus  Universitas  Islam  Syekh  Yusuf  (UNIS),  sebagai berikut:
…….……….. (1)
…….……….. (2)
…….……….. (3)
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## 1. Data Primer
Data Primer adalah sumber data penelitian yang diperoleh secara langsung atau tanpa media perantara dari narasumber yang berkaitan.
a. Metode Wawancara
Wawancara yang dilakukan pada penelitian ini langsung menanyakan kepada KAPRODI  selaku  pihak  fakultas  dan  BAAK  selaku  pihak  kampus,  untuk menggali informasi atau data lebih dalam yang diperlukan.

## 2. Data Sekunder
Data  Sekunder  adalah  sumber  data  penelitian  yang  di  peroleh  secara  tidak langsung  atau  menggunakan  media  perantara  untuk  memperoleh  data  atau informasi tambahan.
a. Metode Pustaka
Metode  ini  dilakukan  untuk  menambahkan  informasi  atau  data  yang  dirasa kurang,  karena  itu  peneliti  mengambil  dari  sumber  media  perantara  sebagai pendukung atau pelengkap tambahan dari metode wawancara. Sumber yang didapatkan berasal dari beberapa paper di berbagai jurnal.

## 2. Pemecahan Perhitungan Metode SAW

## 1. Penentuan Kinerja Bobot
Parameter atau kriteria yang digunakan untuk menyeleksi calon mahasiswa yang  penerima  Beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik  (BPPA)  yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C1 Jumlah Pendapatan Orang Tua 5 C2 Jumlah Tanggungan Orang Tua 5 C3 Status Orang Tua 3 C4 Semester 4 C5 IPK 5 C6 Mengikuti Himpunan Mahasiswa 3 C7 Mahasiswa Aktif Yang Belum Pernah Cuti 5
Dari  masing-masing  kriteria  tersebut  akan  ditentukan  bobot-bobotnya  pada tabel 2.
Tabel 2. Skala Likert Keterangan Bobot Sangat Kurang 1 Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Setelah menentukan Skala Likert diatas selanjutnya menentukan jenis atribut dari setiap kriteria pada tabel 3.
Tabel 3. Penentuan Jenis Atribut Biaya dan Keuntungan Kriteria Jenis Aribut Jumlah Pendapatan Orang Tua Biaya (-) Jumlah Tanggungan Orang Tua Keuntungan (+) Status Orang Tua Keuntungan (+) Semester Keuntungan (+) IPK Keuntungan (+) Mengikuti Himpunan Mahasiswa Keuntungan (+) Mahasiswa Aktif Yang Belum Pernah Cuti Keuntungan (+)

## 2. Pembobotan Setiap Kriteria
Dari  kriteria  tersebut,  maka  dibuat  suatu  tingkat  kepentingan  kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah tabel-tabel berikut:
Tabel 3. Jumlah Pendapatan Orang Tua
Jumlah Pendapatan Orang Tua (C1) Bobot >= Rp4.000.000 1 >= Rp3.000.000 - < Rp3.900.000 2 >= Rp2.500.000 - < Rp2.900.000 3 >= Rp1.500.000 - < Rp2.400.000 4 <= Rp1.000.000 - < Rp1.400.000 5 Tabel 4. Jumlah Tanggungan Orang Tua Tanggungan Orang Tua (C2) Bobot 1 anak 1 2 anak 2 3 anak 3 4 anak 4 > 5 anak 5 Tabel 5. Status Orang Tua Status Orang Tua (C3) Bobot Lengkap 1 Duda 2 Janda 3 Tidak Lengkap 4 Tabel 6. Semester Semester (C4) Bobot 4 1 5 2 6 3 7 4
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
8 5 Tabel 7. Nilai IPK Nilai IPK (C5) Bobot < 3.80 1 >= 3.80 - < 3.85 2 >= 3.85 - < 3.90 3 >= 3.90 - < 3.95 4 >= 3.95 - 4.00 5 Tabel 8. Mengikuti Himpunan Mahasiswa Mengikuti Himpunan Mahasiswa (C6) Bobot Tidak Ikut 1 Ikut 2 Tabel 9. Mahasiswa Aktif Yang Belum Pernah Cuti Mahasiswa Aktif Dalam Pengambilan Cuti (C7) Bobot > Cuti 4 Ksali 1 Cuti 3 Kali 2 Cuti 2 Kali 3 Cuti 1 Kali 4 Tidak Pernah 5

## D. Pembahasan

## 1. Penerapan Metode SAW
Dari mahasiswa calon penerima beasiswa BPPA diambil 5 mahasiswa sebagai contoh penerapan metode SAW.
Tabel 10. Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa PPA
Alternatif Kriteria Jumlah Pendapatan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orang Tua Status Orang Tua Semester Nilai IPK Mengikuti Himpunan Mahasiswa Mahasiswa Aktif yang Belum Pernah Cuti Asep 3.500.000 1 anak Lengkap 6 3.95 Ikut Cuti 1 kali Bambang 2.500.000 4 anak Janda 4 3.86  Tidak Ikut Tidak Pernah Fany 4.000.000 3 anak Lengkap 5 3.91 Ikut Cuti 2 kali Satria 3.700.000 2 anak Lengkap 6 3.85 Ikut Tidak Pernah Raka 4.500.000 2 anak Lengkap 7 3.15  Tidak Ikut Cuti 3 kali
Berdasarkan  contoh  data  calon  penerima  beasiswa  berikut  dibawah  ini  sebagai langkah-langkah penyeleksian untuk menentukan calon penerima beasiswa dengan metode SAW, maka yang harus dilakukan, yaitu:
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  sudah ditentukan dapat dilihat pada tabel 11, sebagai berikut.
Tabel 11. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 2 1 1 3 5 2 4 A2 3 4 3 1 3 1 5 A3 1 3 1 2 4 2 3 A4 2 2 1 3 3 2 5 A5 1 2 1 4 1 1 2
Dengan mengacu pada tabel 11 maka didapat matriks keputusan X dengan data sebagai berikut:
{ 2 1 1 3 4 3 1 3 1 3 5 2 1 3 1 2 4 2 4 5 3 2 2 1 1 2 1 3 3 2 4 1 1 5 2}
2. Memberikan nilai bobot W
Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot,  berdasarkan  tingkat kepentingan  kriteria  masing-masing  kriteria  yang  dibutuhkan  W  = (5534535)
3. Menormalisasi matriks X menjadi matriks R
C1
A1 = 𝑀𝑖𝑛(2,3,1,2,1) 2 = 1 2 = 0,5
A2 = 𝑀𝑖𝑛(2,3,1,2,1) 3 = 1 3 = 0,3
A3 = 𝑀𝑖𝑛(2,3,1,2,1)
1 = 1 1 = 1 A4 = 𝑀𝑖𝑛(2,3,1,2,1)
2 = 1 2 = 0,5 A5 = 𝑀𝑖𝑛(2,3,1,2,1) 1 = 1 1 = 1 C2 A1 = 1 𝑀𝑎𝑥(1,4,3,2,2) = 1 4 = 0,25 A2 = 4 𝑀𝑎𝑥(1,4,3,2,2) = 4 4 = 1 A3 = 3 𝑀𝑎𝑥(1,4,3,2,2) = 3 4 = 0,75
A4 = 2 𝑀𝑎𝑥(1,4,3,2,2) = 2 4 = 0,5 A5 = 2 𝑀𝑎𝑥(1,4,3,2,2) = 2 4 = 0,5
C3
A1 = 1 𝑀𝑎𝑥(1,3,1,1,1) = 1 3 = 0,3 A2 = 3 𝑀𝑎𝑥(1,3,1,1,1) = 3 3 = 1 A3 = 1 𝑀𝑎𝑥(1,3,1,1,1) = 1 3 = 0,3
A4 = 1 𝑀𝑎𝑥(1,3,1,1,1) = 1 3 = 0,3 A5 = 1 𝑀𝑎𝑥(1,3,1,1,1) = 1 3 = 0,3
C4 A1 = 3 𝑀𝑎𝑥(3,1,2,3,4) = 3 4 = 0,75 A2 = 1 𝑀𝑎𝑥(3,1,2,3,4) = 1 4 = 0,25 A3 = 2 𝑀𝑎𝑥(3,1,2,3,4) = 2 4 = 0,5 A4 = 3 𝑀𝑎𝑥(3,1,2,3,4) = 3 4 = 0,75 A5 = 4 𝑀𝑎𝑥(3,1,2,3,4) = 4 4 = 1 C5 A1 = 5 𝑀𝑎𝑥(5,3,4,3,1) = 5 5 = 1 A2 = 3 𝑀𝑎𝑥(5,3,4,3,1) = 3 5 = 0,6 A3 = 4 𝑀𝑎𝑥(5,3,4,3,1) = 4 5 = 0,8 A4 = 3 𝑀𝑎𝑥(5,3,4,3,1) = 3 5 = 0,6 A5 = 1 𝑀𝑎𝑥(5,3,4,3,1) = 1 5 = 0,2
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
C6 A1 = 2 𝑀𝑎𝑥(2,1,2,2,1) = 2
2 = 1
A2 = 1 𝑀𝑎𝑥(2,1,2,2,1) = 1 2 = 0,5
A3 = 2 𝑀𝑎𝑥(2,1,2,2,1) = 2 2 = 1
A4 = 2 𝑀𝑎𝑥(2,1,2,2,1) = 2
2 = 1 A5 = 1 𝑀𝑎𝑥(2,1,2,2,1) = 1 2 = 0,5 C7 A1 = 4 𝑀𝑎𝑥(4,5,3,5,2) = 4 5 = 0,8
A2 = 5 𝑀𝑎𝑥(4,5,3,5,2) = 5 5 = 1
A3 = 3 𝑀𝑎𝑥(4,5,3,5,2) = 3 5 = 0,6 A4 = 5 𝑀𝑎𝑥(4,5,3,5,2) = 5 5 = 1
A5 = 2 𝑀𝑎𝑥(4,5,3,5,2) = 2 5 = 0,4 Matriks R { 0,5 0,25 0,3 0,3 1 1 1 0,5 1 0,75 0,5 0,5 0,3 0,3 0,3
0,75 1 1 0,25 0,6 0,5 0,5 0,75 1 0,8 0,6 0,2 1 1 0,5 0,8 1 0,6 1 0,4} Melakukan Proses Perangkingan
V1 = (5).(0,5) + (5).(0,25) + (3).(0,3) + (4).(0,75) + (5).(1) + (3).(1) + (5).(0,8) = 2,5 + 1,25 + 0,9 + 3 + 5 + 3 + 4 = 19,65 V2 = (5).(0,3) + (5).(1) + (3).(1) + (4).(0,25) + (5).(0,6) + (3).(0,5) + (5).(1) = 1,5 + 5 + 3 + 1 + 3 + 1,5 + 5 = 20
V3 = (5).(1) + (5).(0,75) + (3).(0,3) + (4).(0,5) + (5).(0,8) + (3).(1) + (5).(0,6) = 5 + 3,75 + 0,9 + 2 + 4 + 3 + 3 = 21,65 V4 = (5).(0,5) + (5).(0,5) + (3).(0,3) + (4).(0,75) + (5).(0,6) + (3).(1) + (5).(1) = 2,5 + 2,5 + 0,9 + 3 + 3 + 3 + 5 = 19,9
V5 = (5).(1) + (5).(0,5) + (3).(0,3) + (4).(1) + (5).(0,2) + (3).(0,5) + (5).(0,4) = 5 + 2,5 + 0,9 + 4 + 1 + 1,5 + 2 = 16,9 Hasil perangkingan diperoleh:
V1 = 19,65, V2 = 20, V3 = 21,65, V4 = 19,9, V5 = 16,9. Nilai terbesar ada pada V3. Dengan  demikian  yang  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik  dalam  hal menentukan  penerima  Beasiswa  PPA  yang  diberikan  kepada  mahasiswa bernama Fany (A3).
Tabel 12. Hasil Perangkingan Alternatif Beasiswa PPA
No  Alternatif  Nama Mahasiswa Hasil 1 A3 Fany 21,65 2 A2 Bambang 20 3 A1 Asep 19,65 4 A4 Satria 19,9 5 A5 Raka 16,9
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## 2. Penerapan Metode WP
Dari  mahasiswa  calon  penerima  beasiswa  BPPA  diambil  5  mahasiswa  sebagai contoh penerapan metode WP.
Tabel 13. Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa PPA
Alternatif (A) Kriteria Jumlah Pendapatan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orang Tua Status Orang Tua Semester Nilai IPK Mengikuti Himpunan Mahasiswa Mahasiswa Aktif Dalam Pengambilan Kesempatan Cuti Asep 3.500.000 1 anak Lengkap 6 3.95 Ikut Cuti 1 kali Bambang 2.500.000 4 anak Janda 4 3.86  Tidak Ikut Tidak Pernah Fany 4.000.000 3 anak Lengkap 5 3.91 Ikut Cuti 2 kali Satria 3.700.000 2 anak Lengkap 6 3.85 Ikut Tidak Pernah Raka 4.500.000 2 anak Lengkap 7 3.15  Tidak Ikut Cuti 3 kali
Berdasarkan contoh data calon penerima beasiswa berikut dibawah ini sebagai langkah-langkah  penyeleksian  untuk  menentukan  calon  penerima  beasiswa dengan metode WP, maka yang harus dilakukan, yaitu:
1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  sudah ditentukan dapat dilihat pada tabel 14, sebagai berikut.
Tabel 14. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 2 1 1 3 5 2 4 A2 3 4 3 1 3 1 5 A3 1 3 1 2 4 2 3 A4 2 2 1 3 3 2 5 A5 1 2 1 4 1 1 2
2. Memberikan nilai bobot W
Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot,  berdasarkan  tingkat kepentingan  kriteria  masing-masing  kriteria  yang  dibutuhkan  W  = (5534535)
Tabel 15. Bobot Awal Kriteria Bobot Jumlah Pendapatan Orang Tua 5 Jumlah Tanggungan Orang Tua 5 Status Orang Tua 3 Semester 4 IPK 5 Mengikuti Himpunan Mahasiswa 3 Mahasiswa Aktif Yang Belum Pernah Cuti 5 3. Menghitung Perbaikan Bobot Awal
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
W1 = 5 5+5+3+4+5+3+5 = 5 30 = 0,167 W2 = 5 5+5+3+4+5+3+5 = 5 30 = 0,167 W3 = 3 5+5+3+4+5+3+5 = 3 30 = 0,1 W4 = 4 5+5+3+4+5+3+5 = 4 30 = 0,133 W5 = 5 5+5+3+4+5+3+5 = 5 30 = 0,167 W6 = 3 5+5+3+4+5+3+5 = 3 30 = 0,1 W7 = 5 5+5+3+4+5+3+5 = 5 30 = 0,167
Tabel 16. Perbaikan Bobot Awal
Kriteria Bobot Awal Perbaikan Bobot Jumlah Pendapatan Orang Tua 5 0,167 Jumlah Tanggungan Orang Tua 5 0,167 Status Orang Tua 3 0,1 Semester 4 0,133 IPK 5 0,167 Mengikuti Himpunan Mahasiswa 3 0,1 Mahasiswa Aktif Yang Belum Pernah Cuti 5 0,167

## 4. Menghitung Vektor S
Alternatif A1 S1 = (2 -0,167 ) (1 0,167 ) (1 0,1 ) (3 0,133 ) (5 0,167 ) (2 0,1 ) (4 0,167 ) = (0,891) (1) (1) (1,157) (1,308) (1,072) (1,260) = 1,821 Alternatif A2 S2 = (3 -0,167 ) (4 0,167 ) (3 0,1 ) (1 0,133 ) (3 0,167 ) (1 0,1 ) (5 0,167 ) = (0,832) (1,260) (1,116) (1) (1,201) (1) (1,308) = 1,837 Alternatif A3 S3 = (1 -0,167 ) (3 0,167 ) (1 0,1 ) (2 0,133 ) (4 0,167 ) (2 0,1 ) (3 0,167 ) = (1) (1,201) (1) (1,096) (1,260) (1,072) (1,201) = 2,135 Alternatif A4 S4 = (2 -0,167 ) (2 0,167 ) (1 0,1 ) (3 0,133 ) (3 0,167 ) (2 0,1 ) (5 0,167 )
= (0,891) (1,123) (1) (1,157) (1,201) (1,072) (1,308)
= 1,949 Alternatif A5 S5 = (1 -0,167 ) (2 0,167 ) (1 0,1 ) (4 0,133 ) (1 0,167 ) (1 0,1 ) (2 0,167 ) = (1) (1,123) (1) (1,202) (1) (1) (1,123) = 1,515
5. Menghitung Vektor V
Alternatif A1
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
V1 = 1,821 1,821 + 1,837 + 2,135 + 1,949 + 1,515 = 1,821 9,257 = 0,197 Alternatif A2
V2 = 1,837 1,821 + 1,837 + 2,135 + 1,949 + 1,515 = 1,837 9,257 = 0,198 Alternatif A3 V3 = 2,135 1,821 + 1,837 + 2,135 + 1,949 + 1,515 = 2,135 9,257 = 0,231 Alternatif A4 V4 = 1,949 1,821 + 1,837 + 2,135 + 1,949 + 1,515 = 1,949 9,257 = 0,210 Alternatif A5 V5 = 1,515 1,821 + 1,837 + 2,135 + 1,949 + 1,515 = 1,515 9,257 = 0,164
Hasil perangkingan diperoleh:
V1 = 0,197, V2 = 0,198, V3 = 0,231, V4 = 0,210, V5 = 0,164. Nilai terbesar ada pada V3. Dengan demikian yang terpilih sebagai alternatif terbaik dalam hal menentukan  penerima  Beasiswa  PPA  yang  diberikan  kepada  mahasiswa bernama Fany (A3).
Tabel 17. Hasil Perangkingan Alternatif Beasiswa PPA
No  Alternatif  Nama Mahasiswa Hasil 1 A3 Fany 0,231 2 A4 Satria 0,210 3 A2 Bambang 0,198 4 A1 Asep 0,197 5 A5 Raka 0,164

## E. Penutup
1. Kesimpulan
Berdasarkan 2 metode yang digunakan yaitu metode SAW ( Simple Additive Weighting )  dan  metode  WP  ( Weighted  Product )  dari  kriteria  dan  alternatif  yang sama  diterapkan  dalam  studi  kasus  untuk  mencari  pendukung  keputusan terhadap penyeleksian calon mahasiswa penerima beasiswa peningkatan prestasi akademik (BPPA), dapat disimpulkan bahwa  2 metode yang digunakan  diatas memiliki perolehan serupa dalam menentukan hasil nilai yang terbesar sebagai alternatif  terbaik.  Perbedaan  2  metode  yaitu,  metode  SAW  menerapkan normalisasi  terhadap  kriteria  sedangkan  metode  WP  menerapkan  normalisasi atau perbaikan terhadap bobot awal.
Dari data calon penerima beasiswa yang telah dicocokan antara alternatif dan kriteria yang telah dibobotkan, maka dari hasil perangkingan metode SAW lebih mendekati keakuratan dari pada hasil perangkingan yang diperoleh dengan menggunakan metode WP.

## 2. Saran
Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  masih  jauh  dari  kesempurnaan  maka sistem  ini  masih  bisa  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode  lain  untuk dapat meningkatkan nilai akurasi yang lebih baik dalam menentukan penerima
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
beasiswa  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  lain  yang  mempengaruhi seleksi beasiswa.

## Referensi
[1] G.  Mangapul  and  B.  P.  Adhi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Di Fakultas Teknik Univeristas Negeri Jakarta Dengan  Model  Fuzzy  Multiple  Attribute  Menggunakan  Metode  Saw,” Jurna Pint. , vol. 1, no. 2, pp. 126–133, 2017.
[2] R.  Taufiq  and  R.  Fahlevi,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Beasiswa  Mengunakan  Metode  Saw  Pada  Smp  Yuppentek  1 Legok,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699,  2017,  doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[3] R.  Fauzan,  Y.  Indrasary,  and  N.  Muthia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.101.
[4] D. M. D. Utami Putra and I. P. A. Pratama, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Metode SAW,” S@Cies , vol. 7, no. 1, pp. 30–36, 2016, doi: 10.31598/sacies.v7i1.114.
[5] Basri,  “Metode  Weightd  Product  (Wp)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa Prestasi,” J. INSYPRO (Information Syst. Process. , vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2017, doi: https://doi.org/10.24252/insypro.v2i1.2474.g2610.
[6] R. M. Manikam and M. Y. Yanuar, “Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa Dengan Simple Multi Attribute Rating Technique ( Studi Kasus Pada Sma  Yuppentek  1  Tangerang),” J.  Ilm.  FIFO ,  vol.  9,  no.  1,  p.  41,  2017,  doi: 10.22441/fifo.v9i1.1441.
[7] T.  Hidayat,  “Rancang  Bangun  Decision  Support  System  Pemilihan  Guru Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw)(Studi kasus : SMA Bhakti Pertiwi Kota Tangerang),” J. Tek. Inform. Unis , vol. 5, no. 1, pp. 52– 56, 2018.
[8] W.  Rony,  R.  Agung,  and  P.  Sulistiyo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Siswa Berprestasi Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW),” J.  Ilm.  Momentum ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  6–14,  2018,  doi: 10.36499/jim.v14i1.2186.
[9] W.  Supriyanti,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Beasiswa dengan Metode SAW,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 1, no. 1, p. 67, 2015, doi: 10.24076/citec.2013v1i1.11.
[10]  H.  Kurniawna,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Penerima Beasiswa Berprestasi Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making ( FMADM ) dengan Metode Saw,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Multimed. , pp. 91–96, 2015.
[11]  W. Arninputranto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Beasiswa Dengan Fuzzy Metode Simple Additive Weighted,” J. ELTEK , vol. 13, no. 1, pp. 37–48, 2015.
[12]  A. Wanto and H. Damanik, “Analisis Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Terhadap Seleksi Penerima Beasiswa BBM (Bantuan Belajar Mahasiswa) Pada
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) (Studi Kasus : AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar),” Chromatographia , vol. 53, no. 3–4, pp. 210–215, 2015, doi: 10.1007/bf02491573.
[13]  N.  Afifah  and  J.  Informatika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Beasiswa Magang menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” Bangkalan Tugas Akhir … , pp. 1–8, 2012.
[14]  T. Hidayat and S. Komariah, “Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Menggunakan Metode Weighted Product (WP) Studi Kasus SMP-Al Fitroh Tangerang,” J. Tek. Inform. Unis , vol. 7, no. 2, pp. 159–163, 2020, doi: 10.33592/jutis.v7i2.398.
[15]  N. A. Syafitri and A. P. Dewi, “Penerapan Metode Weighted Product Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Berbasis Web,” semanTIK , vol. 2, no. 1, pp. 169–176, 2016, doi: 10.1016/j.bmc.2010.09.050.
[16]  Y.  H.  Agustin  and  H.  Kurniawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  (  Studi Kasus : Dosen STMIK Balikpapan ),” Semin. Nas. Inform. 2015 , vol. 1, no. Snrik, pp. 1–7, 2015.
[17]  S.  Sucipto,  “Analisa  Hasil  Rekomendasi  Pembimbing  Menggunakan  Multi- Attribute Dengan Metode Weighted Product,” Fountain Informatics J. , vol. 2, no. 1, p. 27, 2017, doi: 10.21111/fij.v2i1.912.