## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Kombinasi Metode SAW dan ROC

## Andri Yunaldi
Prodi Manajemen Informatika, AMIK Kosgoro, Padang, Indonesia Email:  andriyunaldi261168@gmail.com

## Abstrak
Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan sistem yang membantu pengambil keputusan dalam hal ini kepala sekolah, agar keputusan yang dihasilkan dinilai efektif dan tepat untuk menyelesaikan permasalahan yang dihadapi. Khususnya dalam penetapan pemberian bantuan siswa miskin, penetapan kriteria-kriteria di tujukan agar penerima bantuan sesuai dengan tujuan pemberian bantuan itu sendiri. Pada penelitian ini, penulis menerapkan kombinasi metode SAW dan ROC dalam penyeleksian penerima bantuan. ROC (Rank Order Centroid) merupakan metode yang dapat menghasilkan nilai bobot, sedangkan Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode yang digunakan untuk perangkingan terhadap calon penerima bantuan siswa miskin yang dijadikan alternatif. Hasil penelitian diharapkan memberikan kontribusi pada pengembangan ilmu pengetahuan, khususnya kepala sekolah dalam keputusan seleksi penerima bantuan siswa miskin.
Kata Kunci: BSM, Rank Order Centroid, ROC, Simple Additive Weighting, SAW, SPK

## Abstract
Decision support system (DSS) is a system that helps decision makers in this case the principal, so that the decisions produced are considered effective and appropriate to solve the problems faced. Specifically in determining the provision of assistance to poor students, the determination of the criteria is aimed at making the recipient of the assistance in accordance with the purpose of the assistance itself. In this study, the authors applied a combination of SAW and ROC methods in selecting beneficiaries . ROC (Rank Order Centroid) is a method that can produce weight values, while Simple Additive Weighting (SAW) is a method used to rank poor prospective student assistance recipients as an alternative. The results of the study are expected to contribute to the development of science, especially the principal in the selection decision for recipients of poor student assistance.
Keywords : BSM, Rank Order Centroid, ROC, Simple Additive Weighting, SAW, DSS

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa merupakan salah satu bantuan dalam bidang keuangan yang diberikan baik kepada perorangan maupun lembaga yang bertujuan dalam memberikan keringanan dalam pembayaran biaya pendidikan yang ditempuh oleh siswa ataupun lembaga pendidikan. Pemberian beasiswa merupakan salah satu apresiasi dari suatu lembaga kepada siswa didik yang kurang mampu dengan tujuan dapat memotivasi peserta didik (siswa) untuk lebih semangat dalam menempuh  pendidikan.  Pemberian  beasiswa  yang  tepat  mampu  memotivasi  peserta  didik  pada  suatu  lembaga pendidikan, sebaliknya bila beasiswa yang diberikan salah sasaran maka yang terjadi adalah peningkatan prestasi yang diharapkan tidak akan terlihat dari peserta didik.
Agar pemberian beasiswa tepat maka penyeleksian dalam penerimaan beassiwa harus lebih baik. Saat ini keputusan  yang  harus  dikeluarkan  terhadap  penerima  beasiswa  oleh  lembaga  pendidikan  masih  dinilai  kurang tepat, karena masih  bersifat  subjektif, didasarkan faktor kekeluargaan, hubungan kedekatan dan lainnya, bukan dikarenakan  kurang  mampu,  prestasi  yang  pernah  di  capai  ataupun  keaktifan  dalam  berorganisasi  di  lembaga pendidikan, sehingga ketercapaian dari manfaat pemberian beasiswa kurang dirasakan. Untuk itu diperlukan suatu sistem yang memberikan bantuan dukungan terhadap keputusan yang dihasilkan oleh pihak lembaga pendidikan. Sistem  ini  dikenal  dengan  nama  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)[1],  [2].  Hasil  dukungan  keputusan  yang diberikan sesuai  dengan penyeleksian terhadap kriteria yang ditentukan, misalnya ranking kelas, nilai rata-rata, rendahnya pendapatan orang tua.
Penerapan sistem pendukung keputusan dalam pemberian dukungan terhadap keputusan pimpinan lembaga bukan merupakan hal yang baru disaat ini. Telah banyak penelitian yang dilakukan oleh kalangan peneliti, terkait dengan  suatu  keputusan  yang  akan  di  ambil  oleh  pimpinan.  Banyak  penerapan  metode  yang  dilakukan  untuk membuat  hasil keputusan menjadi  lebih objektif, seperti penerapan metode Simple Additive Weighting[3], [4], ELECTRE[5], [6], EXPROM2[7], [8], Preference Selection Index (PSI)[9]–[11], ARAS[12], [13].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Imam  Saputra,  penerapan  ELECTRE  dalam  sistem  pendukung keputusan  belum  menggunakan  metode  pembobotan.  Electre  hanya  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil  dari penyeleksian terhadap alternatif yang ada[5]. Mesran pada tahun 2019, menggunakan metode pembobotan Rank Order Centroid untuk mendapatkan nilai bobot, penerapan ROC dikombinasikan dengan metode ARAS, sehingga hasil yang diperoleh efektif memberikan keputusan yang tepat dalam penilaian kinerja karyawan[14].
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode  SAW  dan  mengkombinasikan  dengan  metode  ROC dalam  mendapatkan  keputusan  tentang  calon  penerima  bantuan  siswa  miskin.  Hasil  yang  diharapkan  agar keputusan yang diberikan efektif dan efisien dalam penentuan siswa yang mendapatkan bantuan tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan,  atau  dikenal  dengan  istilah  SPK,  merupakan  sistem  informasi  yang  dapat menghasilkan keputusan yang efektif, untuk membantu manager dalam menyelesaikan permasalahan, baik yang sifatnya terstruktur maupun tidak terstruktur[15]–[17]. Penerapan sistem pendukung keputusan sangat membantu pimpinan  dalam  menghasilkan  keputusan.  Saat  ini  banyak  aplikasi-aplikasi  yang  digunakan  oleh  masyarakat dalam memberikan keputusan yang tepat dalam menyelesaikan suatu permasalahan.

## 2.2 Rank Order Centroid(ROC)
Metode Rank Order Centroid  (ROC) merupakan metode yang dapat  menghasil pembobotan terhadap sejumlah kriteria sesuai dengan tingkat kepentingan dari kriteria yang ditetapkan. Hasil yang diberikan oleh metode ROC cukup membantu pengambil keputusan dalam penetapan bobot dari suatu kriteria. Dalam proses kerjanya metode ROC cukup mudah, kriteria pertama merupakan kriteria yang lebih penting dibanding kriteria kedua, sedangkan kriteria  kedua  merupakan  kriteria  yang  lebih  penting  dibandingkan  kriteria  ketiga,  begitu  selanjutkan  terhadap kriteria keempat dan kelima[14], [18], [19].

## 2.3 Simple Additive Weighting(SAW)
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  merupakan  metode  pemeringkatan  yang  cara  kerjanya menambahkan  hasil perkalian bobot dari kriteria dengan nilai alternatif yang ada. Penerapan metode SAW cukup sederhana, namun hasil yang diberikan bersifat objektif dalam menghasilkan alternatif terbaik. Alternatif terbaik diperoleh dari nilai pemeringkatan yang tertinggi dibandingkan dengan alternatif yang lainnya[3], [20]–[22].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Bantuan  siswa  miskin  merupakan  satu  dari  beberapa  cara  yang  digunakan  kepala  sekolah  untuk  memberikan keringanan  atas  biaya  pendidikan  yang  harus  dikeluarkan  oleh  siswa  yang  tidak  mampu.  Pada  penerapannya menggunakan sistem pendukung keputusan, diperlukan calon alternatif terhadap penerima bantuan siswa miskin tersebut. Kriteria yang ditetapkan sebagai syarat untuk mendapatkan bantuan siswa miskin perlu ditetapkan oleh kepada sekolah, sehingga hasil yang didapat terbebas dari kesalahan.
Berikut merupakan kriteria-kriteria yang ditetapkan yang terlihat pada tabel 1 dan alternatif calon penerima bantuan siswa miskin pada tabel 2.
Tabel 1. Kriteria Bantuan Siswa Miskin Kriteria Keterangan Jenis C 1 Penghasilan Orang Tua Cost C 2 Tanggungan Orang Tua Benefit C 3 Nilai Kehadiran Benefit C 4 Nilai Rata Rata Benefit C 5 Peringkat Kelas Cost
Tabel  1,  merupakan  kriteria  yang  ditetapkan  dalam  penyeleksian  bantuan  siswa  miskin.  Dalam  tabel  tersebut berlum terdapat nilai bobot atau belum didefinisikan nilai bobot untuk tiap-tiap kriteria. Penerapan metode ROC bertujuan untuk mendapatkan hasil bobot dari kriteria yang ditentukan tersebut. Penerapan metode ROC secara umum dengan menggunakan persamaan 1 untuk mendapatkan hasil bobot, sebagai berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (1)
Dari persamaan 1 di atas, maka diperoleh hasil seperti dibawah ini:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,457
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,156
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0,090
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,040
Untuk bobot C1 diperoleh nilai sebesar 0.457, bobot C2 sebesar 0.257, bobot C3 sebesar 0.156, bobot C4 sebesar 0.090 dan bobot C5 sebesar 0.040.
Pada tabel 2, merupakan calon penerima bantuan siswa miskin, yang merupakan alternatif yang dipilih dari beberapa siswa yang kurang mampu.
Tabel 2. Alternatif Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin
Alternatif (C 1 ) (C 2 ) (C 3 ) (C 4 ) (C 4 ) A 1 2900000 4 90 80 6 A 2 2500000 3 85 82 5 A 3 3150000 2 90 85 7 A 4 2200000 4 85 88 3 A 5 3200000 3 90 89 5 A 6 2900000 3 100 86 4 A 7 2100000 4 100 79 7 A 8 2900000 3 80 80 8 A 9 2750000 2 90 82 4 A 10 2850000 2 100 81 5
Pada tabel 2 merupakan calon alternatif penerima bantuan yang dapat langsung dijadikan sebagai data dari rating kecocokan atau sebagai nilai dari matrik keputusan (Xij). Berikut nilai dari matrik keputusan Xij.
2900000 4  90 80  6 2500000 3  85 82  5 3150000 2  90 85  7 2200000 4  85 88  3 3200000 3  90 89  5 Xij 2900000 3  100 86  4 2100000 4  100 79  7 2900000 3  80 80  8 2750000 2  90 82  4 2850000 2  100 81  5
Selanjutnya,  berdasarkan  matrik  keputusan  Xij,  dengan  menggunakan  persamaan  ke  2  dan  ke  tiga,  dilakukan normalisasi terhadap matrik keputusan Xij.
Pada persamaan ke 2, digunakan untuk jenis kriteria benefit.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 (2)
Pada persamaan ke 3, digunakan pada kriteria cost.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (3)
Hasil dari matrik yang ternormalisasi (Rij) yaitu:
0.724 1.000 0.900 0.899 0.500 0.840 0.750 0.850 0.921 0.600 0.667 0.500 0.900 0.955 0.429 0.955 1.000 0.850 0.989 1.000 Rij 0.656 0.750 0.900 1.000 0.600 0.724 0.750 1.000 0.966 0.750 1.000 1.000 1.000 0.888 0.429 0.724 0.750 0.800 0.899 0.375 0.764 0.500 0.900 0.921 0.750 0.737 0.500 1.000 0.910 0.600
Pada  langkah  akhir  dilakukan  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  Rij  dengan  bobot  (W)  dengan menggunakan persamaan berikut ini:
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 376-380 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1511
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 . 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 3, sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Preferensi akhir Alternatif Nilai Vi Peringkat A 7 0.967 1 A 4 0.955 2 A 1 0.829 3 A 2 0.816 4 A 6 0.797 5 A 5 0.747 6 A 8 0.744 7 A 9 0.731 8 A 10 0.727 9 A 3 0.677 10 Hasil perhitungan pada tabel 3, dapat dilihat bahwa siswa dengan alternatif A 7 >A 4 >A 1 >A 2 >A 6 >A 5 >A 8 >A 9 >A 10 >A 3 ,  sehingga  dapat  diputuskan  ke  5  siswa  yang  dengan  peringkat  nilai tertinggi dapat diberikan bantuan siswa miskin.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan metode Rank Order Centroid (ROC) untuk menghasilkan nilai bobot dari tiap-tiap kriteria diperoleh dengan  cukup  sederhana,  namun  dapat  memberikan  tingkatan  nilai  yang  baik  dari  tiap-tiap  kriteria  yang didefinisikan.  Nilai  bobot  kriteria  yang  diperoleh dari  metode  ROC  digunakan  dalam  metode Simple  Additive Weighting  (SAW)  dalam  penyeleksian  calon  penerima  bantuan  siswa  miskin.  Hasil  yang  didapat  cukup  baik, terbebas dari keputusan subjektif dari kepala sekolah dalam keputusan yang dihasilkan.

## REFERENCES
[1] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[2] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[3] S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[4] Rusdiansyah,  “Analisis  Keputusan  Menentukan  Jurusan  Pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting,” Teh. Nusa Mandiri , vol. XIV, no. 1, pp. 49–56, 2017.
[5] I. Saputra, S. I. Sari, and Mesran, “PENERAPAN ELIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY ( ELECTRE ) DALAM PENENTUAN KULKAS TERBAIK,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 295–305, 2017.
[6] M. Mesran, R. Rusiana, and M. Sianturi, “Decision Support System for Termination of Employment using Elimination and Choice Translation Reality Method,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 4, p. 135, 2018.
[7] Fadlina, L. T. Sianturi, A. Karim, Mesran, and A. P. U. Siahaan, “Best Student Selection Using Extended Promethee II Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 21–29, 2017.
[8] M. Mesran, S. D. Nasution, S. Syahputra, A. Karim, and E. Purba, “Implementation of the Extended Promethee II in Upgrade Level of Mechanic,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 125–130, 2018.
[9] S. H. Sahir et al. , “The Preference Selection Index method in determining the location of used laptop marketing,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3.4 Special Issue  4, 2018.
[10]  Mesran, K.  Tampubolon,  R.  D.  Sianturi,  F. T.  Waruwu,  and A.  P.  U.  Siahaan,  “Determination  of  Education  Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[11]  M.  Mesran,  N.  Huda,  S.  N.  Hutagalung,  K.  Khasanah,  and  A.  Iskandar,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN SUPERVISOR  TERBAIK  PADA  BAGIAN  PERENCANAAN  PT.  PLN  (PERSERO)  AREA  MEDAN  MENERAPKAN PREFERENCE SELECTION INDEX,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, Oct. 2018.
[12]  M.  A.  Hasma,  B.  Nadeak,  N.  Sitompul,  and M.  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Instruktur  Fitness Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) (Studi Kasus : Vizta Gym Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 121–129, 2018.
[13]  Esra; and AyĢegül, “AIR CONDITIONER SELECTION PROBLEM WITH COPRAS AND ARAS METHODS,” Manas J. Soc. Stud. , vol. 5, no. 2, 2016.
[14]  Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” in Seminar  Nasional  Riset  Information  Science  (SENARIS) , 2019, no. September, pp. 813–821.
[15]  D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[16]  Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[17]  T.-P. Turban, E., Aronson, J., & Liang, Decision Support Systems And Inteligence System . US: Prentice-Hall, 2005.
[18]  N. Astiani, D. Andreswari, and Y. Setiawan, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Tanaman Obat Herbal Untuk Berbagai Penyakit Dengan Metode Roc (Rank Order Centroid) Dan Metode Oreste Berbasis Mobile Web,” J. Inform. , vol. 12, no. 2, 2016.
[19]  R. T. Utami, D. Andreswari, and Y. Setiawan, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan pembobotan Rank Order Centroid(ROC) Dalam Pengambilan Keputusan Untuk Seleksi Jasa Leasing Mobil,” J. Rekursif , vol. 4, no. 2, pp. 209–221, 2016.
[20]  T. widodo Nuri Guntur Perdana, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada Peserta Didik Baru Menggunakan Metode
TOPSIS,” in Semantik , 2013, vol. 2013, no. November, pp. 1–8.
[21]  P.  N.  SARI,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  KELAYAKAN  PEMBERIANKREDIT  DENGAN  METODE  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING,” 2016.
[22]  A. W. Oktaputra, 1), and M. K. , Dr., Ir Edi Noersasongko, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT  MOTOR  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  PADA  PERUSAHAAN  LEASING  HD FINANCE,” J. SPK Kelayakan Pemberian Kredit Mot. , 2014.