Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 1 , Desember (20 23 ), pp. 51 - 57

## Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Seleksi Pemberian Beasiswa
Very Karnadi Akademi Teknik Adi Karya, Sungai Penuh, Jambi, Indonesia E-mail: veryshredder@gmail.com

## Abstract
Higher education is a dream for parents for their children. However, sometimes due to economic conditions parents are unable to pay for their children's education up to college level.  Most  children  who  live  in  remote  areas  have  the  desire  to  complete  their  studies, coupled with their achievement skills. Currently, there are many scholarships provided by each region to assist education for underprivileged children with predetermined criteria, including:  they  must  have  criteria  for  academic  achievement,  parent's  job,  parent's dependents,  income  and  certificate  of  incapacity.  The  aim  of  this  research  is  to  make  it easier  for  related  parties  to  select  residents  who  are  entitled  to  receive  assistance  in continuing their studies. The method used is the SAW method. The way this method works is to take the Max value to produce a decision. Based on the final results of the ranking, GD  received  the  1st  recommendation  with  a  value  of  0.8927,  MB  the  2nd recommendation  with  a  value  of  0.8427,  CM  the  3rd  recommendation  with  a  value  of 0.7928, JP the 4th  recommendation  with  a value  of 0.7738,  SL  the  recommendation  5th with a value of 0.7738 and lastly WP with a value of 0.426. Thus it can be concluded that the SAW method is able to solve the problem of providing scholarships to underprivileged students.
Keywords; Scholarship Assistance, Criteria, SAW Method, Decision Making System

## Abstrak
Pendidikan yang tinggi merupakan dambaan bagi orang tua terhadap anaknya. Namun terkadang  karena  kondisi  ekonomi  orang  tua  tidak  mampu  membiayai  Pendidikan anaknya sampai ke  jenjang  perkuliahan.  Kebanyakan  anak  anak yang tinggal di  daerah terpancil  memiliki  keingin  untuk  menyelesaiakan  kejenjang  perkuliahan  ditambah  lagi dengan  keahlian  prestasi  yang  dimiliki.  Saat  ini  banyak  beasiswa  yang  diberikan  oleh masing masing daerah untuk membantu Pendidikan bagi anaka anak yang kurang mampu dengan  kriteria  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  diantaranya,  harus  memiliki  kriteria prestasi  akademi,  pekerjaan  orang  tua,  tanggungan  orang  tua,  pendapatan  dan  surat keterangan  tidak  mampu.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  mempermudah  pihak  pihak  terkait dalam  menyeleksi  warga  yang  berhak  memperoleh  bantuan  dalam  melanjutkan perkuliahan.  Metode  yang  digunakan  yaitu  metode  SAW.  Cara  kerja  metode  ini  yaitu mengambil  nilai  Max  sehingga  menghasilkan  keputusan.  Berdasarkan  hasil  akhir  dari perengkingan  dapat  maka  GD  mendapar  rekomendasi  1  dengan  nilai    0,8927,  MB rekomendasi  ke  2  dengan  nilai  0,8427,  CM  rekomendasi  ke  3  dengan  nilai  0,7928,  JP rekomendasi  ke-4  dengan  nilai  0,7738,  SL  rekomendasi  ke-5  dengan  nilai  0,7738  dan yang terakhir WP dengan nilai 0,426. Dengan demikian dapat diambil kesimpulan bahwa metode  SAW  mampu  menyelesaikan  permasalahan  pemberian  beasiswa  kepada mahasiswa yang kurang mampu.
Kata  Kunci; Bantuan  Beasiswa,  Kriteria,  Metode  SAW,  Sistem  Pengambilan Keputusan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 1 , Desember (20 23 ), pp. 51 - 57

## 1. Pendahuluan
Beasiswa            merupakan          suatu            bentuk  penghargaan  dalam  bentuk  bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan atau organisasi atas prestasi kerja yang telah dihasilkan.  Penghargaan  tersebut  dapat  berupa  pembiayaan    atau    akses    tertentu    pada suatu  institusi      berupa      bantuan      keuangan      untuk  kegiatan  belajar  [1].  Saat  ini, dukungan komputerisasi telah  merambah ke segala bidang,  termasuk proses pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan berbasis komputer dianggap interaktif. Sehingga dalam proses pemilihan siswa berprestasi yang melibatkan banyak komponen atau kriteria yang    dinilai    (multi    kriteria),    diperlukan    sistem    pendukung    keputusan    berbasis komputer  sehingga  dapat  membantu  kita  dalam  menentukan  alternatif  pemilihan  siswa berprestasi [2]. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem informasi interaksi yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusannya  dibuat  Alter  didalam  buku  [3].  Sistem    Pendukung    Keputusan menggunakan    konsep  keputusan  terprogram  dan  tidak  terprogram  dengan  phase pengambilan  keputusan  yang  merefleksikan  terhadap  pemikisan  Decision  Support Systems (DSS) saat ini [4].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  langkah  langkah  yang  dikerjakan  secara  sistemis untuk  mendapatkan  hasil  penelitian  yang  maksimal  dan  dapat  dijadikan  sebagai  acuan untuk penelitian selajutnya. Proses Metodologi penelitian ini diantaranya:
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Karakteristik dari sistem pendukung keputusan adalah sebagai berikut:
a. Mendukung  pengambilan  keputusan  untuk  membahas masalah-masalah terstruktur,  semi  struktur,  dan  tidak terstruktur.
b. Output  ditujukan  bagi  personil organisasi dalam semua tingkatan .
c. Mendukung  di  semua  fase  proses  pengambilan  keputusan:  intelegensi,  desain, pilihan.
d. Adanya interface manusia  atau  mesin,  dimana  manusia  ( user )  tetap  mengontrol proses pengambilan keputusan.
e. Menggunakan  model-model  metematis  dan  statistik  yang  sesuai  dengan pembahasan.
f. Memiliki  kemampuan  dialog  untuk  memperoleh  informasi  sesuai  dengan kebutuhan.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 1 , Desember (20 23 ), pp. 51 - 57
g. Memiliki subsistem-subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga [5]. Dalam   proses   pengambilan   keputusan ada   beberapa     tahapan     ya
Menurut simon(1960)  proses  yang  dilalui  dalam pengambilan keputusan ada tiga fase, yaitu :
a.   Tahap Intellegence Dalam  tahap intelligence tersebut  seseorang dalam rangka pengambilan keputusan untuk permasalahan   yang   dihadapi   yang terdiri  dari  aktivitas    penelusuran,    pendeteksian  serta  proses  pengenalan  masalah. Data yang diperoleh diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasi masalah. b.   Tahap design
Tahap  proses  pengambilan  keputusan setelah tahap intellegence meliputi   proses untuk mengerti masalah,  menurunkan solusi dan  menguji    kelayakan    solusi.    Aktivitas  yang  biasanya      dilakukan      seperti menemukan,  mengembangkan      dan  menganalisa      alternatif tindakan    yang    dapat dilakukan.
c.   Tahap choise Pada  tahap  ini  seorang  pengambil  keputusan melakukan   proses   pemilihan   diantara berbagai alternatif tindakan yang mungkin dijalankan.   Hasil   pemilihan   tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan [6].
Metode  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut  (Fishburn,  1967)  dan  (MacCrimmon,  1968).  Metode SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matrik  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode SAW mengenal adanya dua  atribut  yaitu  kriteria  keuntungan (benefit) dan  kriteriabiaya (cost). Perbedaan mendasar  dari  kedua  kriteria  ini  adalah  dalam  pemilihan  kriteria  pada  pengambilan keputusan. Terdapat   beberapa   langkah   dalam   memecahkan   masalah   menggunakan metode SAW, adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut (Kusumadewi, 2006)
1. Menentuka alternative Ai.
2. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan, yaitu Cj.
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Menentukan  bobot  preferensib  atau  tingkat  kepentingan  (W)  setiap  kriteria  W= [W1,W2,W3,…WJ].
5. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat  matrik  keputusan  (X)  yang  dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan dari   setiap alternatif  pada  setiap  kriteria.  Nilai  X  setiap  alternatif  (Ai)  pada setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan,  dimana  i=1,2,….m    dan  j=1,2,….n [7]. [8] [9]  [10]  Rumus yang digunakan dalam menyelesaikan kasus SPK   Yaitu Membuat rumus hitungan normalisasi (rij) dari matriks-matriks keputusan (X).
(1)
Dimana : Rij = Rating kinerja ternormalisasi Maxij = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 1 , Desember (20 23 ), pp. 51 - 57
Xij = Baris dan kolom dari matriks Dengan Rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j  = 1,2,…,n.
(2)
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa  alternatif Ai lebih terpilih. Dimana : Vi = Nilai akhir dari alternatif Wi = Bobot yang telah ditentukan Rij = Normalisasi matriks

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses  pengolahan  data  menggunakan  SPK Simple  Additive  Weighting  (SAW) dilaksanakan  pada  kantor  X  yaitu  diperoleh  Data  seleksi  calon  siswa  yang  memperoleh beasiswa dari Nagari pada tahun 2023.Selurus perangkat Wali Nagari menetapkan kriteria pemberian  beasiswa  terdiri  dari  5  kriteria  diantaranya prestasi  akademi,pekerjaan  orang tua,  tanggungan  orang  tua,  pendapatan  dan  surat  keterangan  tidak  mampu.  Hasil keputusan  akhir  dari  proses  pencarian  kriteria  ini  berupa  nilai  tertinggi  sampai  nilai terendah  berdasarkan  urutan  seleksi  yang  berhak  menerima  beasiswa  tersebut.  Langkah Langkah penyelesaian kasus pemberian Beasiswa kepada anak anak yang kurang mampu diantaranya:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan Berdasarkan  hasil  kriteria  yang  telah  ditetapkan  maka  diperoleh  5  kriteria  yang  akan
diproses untuk menemukan hasil akhir, 5 kriteria diantaranya:
a) Prestasi akademi
b) Pekerjaan orang tua
c) Tanggungan orang tua
d) Pendapatan
e) Surat keterangan tidak mampu.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada. setiap kriteria.
Tabel 1. Kriteria Pemberian Beasiswa Kriteria  Variabel Jenis Atribut C1 Prestasi  Akademik Benefit C2 Pekerjaan Orang Tua Benefit C3 Tanggungan Orang Tua  Benefit C4 Pendapatan Benefit C5 Surat Keterangan Benefit Tabel 2. bobot preferensi Kriteria Bobot Preferensi (W)  Bobot Preferensi (W) % Prestasi  Akademik 0,30 30 % Pekerjaan Orang Tua 0,15 15 % Tanggungan Orang Tua  0,20 20 % Pendapatan 0,25 25 % Surat Keterangan 0,10 10% Tabel 3. Prestasi  Akademik Kriteria C1 Bobot Keterangan Nilai rata-rata Prestasi  Akademik  Benefit Prestasi  Akademik
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 1 , Desember (20 23 ), pp. 51 - 57
Kriteria C1 Bobot Keterangan C1<=65 0,20 Tidak Direkomendasikan C1=66-75 0,20 Kurang Direkomendasikan C1=76-85 0,25 Direkomendasikan C1>=86 0,35 Sangat Direkomendasikan Tabel 4. Pekerjaan Orang Tua Kriteria C2 Bobot Keterangan Nilai rata-rata Prestasi  Akademik  Benefit Pekerjaan Orang Tua C2<=65 0,20 Tidak Direkomendasikan C2=66-75 0,20 Kurang Direkomendasikan C2=76-85 0,25 Direkomendasikan C2>=86 0,35 Sangat Direkomendasikan Tabel 5. Tanggungan Orang Tua Kriteria C3 Bobot Keterangan Nilai rata-rata Prestasi  Akademik  Benefit Tanggungan Orang Tua C3<=65 0,20 Tidak Direkomendasikan C3=66-75 0,20 Kurang Direkomendasikan C3=76-85 0,25 Direkomendasikan C3>=86 0,35 Sangat Direkomendasikan Tabel 6. Pendapatan Kriteria C4 Bobot Keterangan Nilai rata-rata  Prestasi  Akademik  Benefit Pendapatan C4<=65 0,20 Tidak Direkomendasikan C4=66-75 0,20 Kurang Direkomendasikan C4=76-85 0,25 Direkomendasikan C4>=86 0,35 Sangat Direkomendasikan Tabel 7. Surat Keterangan Kriteria C5 Bobot Keterangan Nilai rata-rata Prestasi  Akademik  Benefit Surat Keterangan C5<=65 0,20 Tidak Direkomendasikan C5=66-75 0,20 Kurang Direkomendasikan C5=76-85 0,25 Direkomendasikan C5>=86 0,35 Sangat Direkomendasikan
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria
Hasil pengolahan data yang diperoleh dari tempat penelitian, diperolah 6 kandidat yang direkomendasikan untuk menerima beasiswa kurang mampu diantaranya:

## Tabel 8. Proses Perhitungan
Kriteria  Prestasi Akademik Pekerjaan  Orang Tua Tanggungan  Orang Tua Pendapatan  Surat Keterangan alternatif SL 0,20 0,25 0,35 0,25 0,25 CM 0,20 0,35 0,35 0,20 0,25 MB 0,25 0,35 0,35 0,25 0,20 GD 0,25 0,35 0,35 0,25 0,20 JP 0,35 0,20 0,25 0,25 0,25 WP 0,25 0,25 0,35 0,25 0,25 0,35 0,35 0,35 0,25 0,25
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 1 , Desember (20 23 ), pp. 51 - 57

## Hasil Proses Normalisasi
Tabel 9. Hasil Perhitungan Normalisasi Kriteria  Prestasi Akademik Pekerjaan Orang Tua Tanggungan Orang Tua Pendapatan  Surat Keterangan alternatif SL 0,714 0,714 1 0,714 0,714 CM 1 1 0,714 0,571 0,571 MB 0,714 1 1 0,714 1 GD 1 1 1 0,571 1 JP 1 0,714 0,571 0,714 0,714 WP 0,571 0,714 0,571 1 1
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan
Langkah  terakhir  untuk  memperoleh  system  pengambilan  keputusan  yaitu  dengan cara  mengalikan   matrik   ternormalisasi    (R)   dengan   nilai bobot  (W),  adapun  proses perankingan berdasarkan nilai bobot W=[ 0,30 ; 0,15 ; 0,20 ; 0,25; 0,10  ] Hasil rekomendasi Pemberian beasiswa adalah: V 11 =  [( 0,714*0,30) + (0,714*0,15) + (1*0,20) + (0,714*0,25) + (0,714*0,10)]
= 0,2142+ 0,1071 + 0,2 + 0,1785 + 0,0714 =  0,7712 V 12
= [( 1*0,30) + (1*0,15) + (0,714*0,20) + (0,571*0,25) + (0,571*0,10)]
= 0,3 + 0,15 + 0,1428 + 0,1427+ 0,0571 = 0,7928 V I3
= [( 0,714*0,30) + (1*0,15) + (1*0,20) + (0,714*0,25) + (1*0,10)]
= 0,2142 + 0,15 + 0,2 + 0,1785+ 0,1 =  0,8427 V 14
= [( 1*0,30) + (1*0,15) + (1*0,20) + (0,571*0,25) + (1*0,10)]
= 0,3 + 0,15 + 0,2 + 0,1427+ 0,1 = 0,8927 V 15
= [( 1*0,30) + (0,714*0,15) + (0,571*0,20) + (0,714*0,25) + (0,714*0,10)]
= 0,3+ 0,1071 + 0,1142 + 0,1785+ 0,0740 = 0,7738 V 16
= [( 0,571*0,30) + (0,714*0,15) + (0,571*0,20) + (1*0,25) + (1*0,10)] = 0,1713 + 0,1071 + 0,1142 + 0,25+ 0,1 = 0,426
Berdasarkan hasil akhir maka dapat dijabarkan hasil perengkingan pada tabel dibawah ini
Tabel 10. Hasil perengkingan No  Nama Hasil Rekomendasi 1 SL 0,7712 Rekomendasi No.5 2 CM 0,7928 Rekomendasi No. 3 3 MB 0,8427 Rekomendasi No. 2 4 GD 0,8927 Rekomendasi No. 1 5 JP 0,7738 Rekomendasi No. 4 6 WP 0,426 Rekomendasi No. 6
Berdasarkan  hasil  akhir  dari  perengkingan  dapat  maka  GD  mendapar  rekomendasi  1 dengan  nilai   0,8927,  MB rekomendasi  ke  2 dengan nilai 0,8427,  CM  rekomendasi  ke  3 dengan  nilai  0,7928,  JP  rekomendasi  ke-4  dengan  nilai  0,7738,  SL  rekomendasi  ke-5 dengan  nilai  0,7738  dan  yang  terakhir  WP  dengan  nilai  0,426.  Dengan  demikian  dapat diambil kesimpulan bahwa metode SAW mampu menyelesaikan permasalahan pemberian beasiswa kepada anak anak yang kurang mampu.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 1 , Desember (20 23 ), pp. 51 - 57

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  dilaksanakan  maka  dapat  disimpulkan BAHWA  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dapat  dijadikan  acuan  dalam rekomendasi pemberian beasiswa kepada masyarakat yang tidak  mampu dengan melihat kriteria prestasi akademi,pekerjaan orang tua, tanggungan orang tua, pendapatan dan surat keterangan  tidak  mampu.  Metode  ini  membantu  atau  mempermudah  dalam  pemberian beasiswa  sehingga  yang  menerima  tepat  sasaran.  Hasil  penelitian  ini  diperoleh  yang berhak memperoleh beasiswa tidak mampu dari perengkingan dapat maka GD mendapar rekomendasi  1  dengan  nilai    0,8927,  MB  rekomendasi  ke  2  dengan  nilai  0,8427,  CM rekomendasi  ke  3  dengan  nilai  0,7928,  JP  rekomendasi  ke-4  dengan  nilai  0,7738,  SL rekomendasi ke-5 dengan nilai 0,7738 dan yang terakhir WP dengan nilai 0,426.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Muqorobin,  A.  Apriliyani,  And  K.  Kusrini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa Dengan Metode Saw,” Respati , Vol. 14, No. 1, Pp. 76–85, 2019, Doi: 10.35842/Jtir.V14i1.274.
[2] R.  S.  Kolatlena  And  W.  A.  Riry,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan Mahasiswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Ahp  (Analytical  Hierarchy Process)(Studi …,” Sanisa , Vol. 2, No. 1, Pp. 24–31, 2017.
[3] A.  W.  Et  Al  Pamungkas,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa Kurang  Mampu  Smk  Harapan  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw),” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. Dan Sains , Vol. 9, No. 1, Pp. 73–82, 2019.
[4] N.  Aisyah  And  A.  S.  Putra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi Pemilihan  Manajer  Terbaik  Menggunakan  Metode  Ahp  (Analytic  Hierarchy Process),” J. Esensi Infokom  J. Esensi Sist. Inf. Dan Sist. Komput. , Vol. 5, No. 2,
Pp. 7–13, 2022, Doi: 10.55886/Infokom.V5i2.275.
[5] S.  M.  Sumarno  And  J.  M.  Harahap,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Menentukan  Pemilihan  Posisi  Kepala  Unit  (Kanit)  Ppa  Dengan  Metode  Weight Product,” Just It  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. Dan Komput. , Vol. 11, No. 1, P. 37, 2020, Doi: 10.24853/Justit.11.1.37-44.
[6] Darpi  And  S.  Nurhayati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pendeteksi  Kerusakan Komputer  Pada  Universitas  Al-Khairiyah,” J-Tekin ,  Vol.  1,  No.  1,  Pp.  24–30, 2022.
[7] D. P. S. Falentino Sembiring1*) And 4) , Ginanjar Buana , Muhammad Arip 1, 3, “Implementasi Simple Additive Weighting Pada Penilaian Kinerja Karyawancv . Krissamindo,” Vol. Xx, 2019.
[8] R. Rachman And S. P. Keputusan, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ) Pada Proses,” Vol. 12, No. 2, Pp. 21–27, 2018.
[9] R.  Meri,  “Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Method  On  The  Selection  Of  New Teacher  Candidates  At  Integrated  Islamic  Elementary  School,” Int.  J.  Inf.  Syst. Technol. Akreditasi , Vol. 4, No. 1, Pp. 428–435, 2020.
[10] D.  Mahrizon,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Kepuasan  Pelanggan  Bengkel Motor  Berkah  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weigthing,”  Vol.  9,  No.  5,  Pp. 1460–1465, 2022, Doi: 10.30865/Jurikom.V9i5.5018.