## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BEASISWA DAN REKOMENDASI MAGANG
Dinar Ajeng Kristiyanti 1)
1 Program Studi Teknologi Informasi Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No. 98, Senen, Jakarta Pusat, Indonesia
Co Responden Email: dinar.dak@bsi.ac.id
Article history Received June 14, 2021 Revised June 25, 2021 Accepted June 30, 2021 Available online June 30, 2021
Keywords Decision Support System, Internship Recommendation, Scholarships, Simple Additive Weighting, Student.

## Abstract
In educational institutions such as universities, scholarships and apprenticeship programs are mandatory, likewise at Trisakti University. Students who receive scholarships must meet predetermined criteria. The problem that often occurs is the  provision  of  scholarships  and  inappropriate  apprenticeship  opportunities. The application of the decision support system used is Simple Additive Weighting (SAW) method with Multiple Attribute Decision Making (FMADM) is expected to  help  the  university  in  determining  outstanding  students  who  are  entitled  to receive scholarships and internship recommendations by assessing each student, looking for a weighted addition of the rating performance on each alternative on all attributes. This is useful for making it easier for decision makers related to the  problem  of  selecting  outstanding  students,  so  that  students  who  are  most worthy  of  an  award  will  be  found  in  the  form  of  scholarships  or recommendations for internships using the criteria for Student Activity Portfolio Aspects,  Mastery  of  English,  Creative  Ideas  Scientific  Writing,  and  National Insights.  Based  on  the  results  of  calculations  using  the  Simple  Additive Weighting method by taking into account the existing criteria, students who get the  highest  score  will  be  selected  for  scholarships  and  internship recommendations.
Riwayat Diterima 14 Juni 2021
Revisi 25 Juni 2021 Disetujui 30 Juni 2021
Terbit 30 Juni 2021
Kata Kunci Sistem Penunjang Keputusan, Rekomendasi Magang Beasiswa, Simple Additive Weighting,
Pelajar

## Abstrak
Di  lembaga  pendidikan  seperti  Universitas,  beasiswa  dan  program  magang adalah hal yang harus ada, begitu juga di Universitas Trisakti. Mahasiswa yang mendapat  beasiswa  tentu  harus  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan. Permasalahan yang sering terjadi adalah pemberian beasiswa dan rekomendasi kesempatan magang yang tidak tepat. Penerapan sistem pendukung keputusan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan  Multiple Attribute  Decision  Making  (FMADM)  diharapkan  dapat  membantu  pihak Universitas  dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi  yang  berhak  menerima beasiswa dan rekomendasi magang dengan menilai setiap mahasiswa, mencari penambahan bobot rating kinerja pada setiap alternatif di semua atribut. Hal ini berguna untuk memudahkan pengambil keputusan yang terkait dengan masalah pemilihan  mahasiswa  berprestasi,  sehingga  akan  didapatkan  mahasiswa  yang paling  layak  diberi  penghargaan  berupa  beasiswa  atau  pun  rekomendasi kesempatan  magang  menggunakan  kriteria  Aspek  Portfolio  Kegiatan Mahasiswa, Penguasaan Bahasa Inggris, Karya Tulis  Ilmiah  Gagasan Kreatif, Wawasan  Kebangsaan.  Hasil  perhitungan  menggunakan  metode  Simple Additive Weighting dengan memperhatikan kriteria yang ada maka mahasiswa yang memperoleh nilai tertinggi.

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  hal  yang  sangat penting  dan  memiliki  peranan  besar  bagi masyarakat.  Setiap  mahasiswa  memiliki  hak
yang sama untuk mengikuti program pemilihan mahasiswa berprestasi. Oleh karena itu, sebaiknya pemilihan mahasiswa berprestasi  dilakukan  secara  terbuka  dan transparan  pada  tingkat  perguruan  tinggi
(Munthafa  &  Mubarok,  2017).  Mahasiswa yang  cerdas  dan  berprestasi  juga  sudah seharusnya  diberikan  motivasi  dari  prestasi yang  dimilikinya  salah  satunya  adalah beasiswa. Beasiswa diberikan untuk membantu  mahasiswa  dalam  menempuh studinya.  Selain  beasiswa,  mahasiswa  yang berprestasi  juga  dapat  direkomendasikan untuk masuk dalam program magang misalnya menjadi  asisten  dosen,  staf  ahli  ataupun menjadi  dosen  pengganti.  Menurut  (Ismail  et al.,  2018)  aspek  terpenting  dalam  program magang  adalah  menyiapkan  lulusan  calon pendidik
yang profesional
dari kemampuannya
mengenali,
mengamati sampai dengan dapat berdiri menjadi seorang pengajar maupun seorang profesional.
Seperti  halnya  pada  Universitas  Trisakti dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi masih  belum  menggunakan  sistem  berbasis komputer  yang  menunjang  keputusan  dalam seleksinya  seperti  pemilihan  yang  seleksinya melalui bagian atau unit di Universitas dengan cara  memberikan  data  pada  formulir  berupa kertas yang berisi daftar nama dan nilai kepada pihak  mitra  kerjasama  untuk  dipilih  tanpa menggunakan  sistem  pendukung  keputusan. Begitupun  dengan  pemilihan  mahasiswa magang  masih  menggunakan  media  kertas yakni dengan cara mengisi formulir pendaftaran  dan  mahasiswa  terbaik  dipilih berdasarkan  kesimpulan  subjektif  dari  data mahasiswa  yang  terdaftar.  Dengan  jumlah mahasiswa  yang  cukup  banyak,  maka dibutuhkan sebuah
Sistem
Pendukung Keputusan (SPK) yang akan membantu pihak Universitas, unit ataupun biro dalam menentukan siapa yang berhak untuk menerima beasiswa dan rekomendasi magang agar keputusan tersebut dapat diambil dengan cepat  dan  akurat  serta  objektif  bagi  yang menerimanya.

## METODE PENELITIAN
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  itu sendiri  adalah  pengambilan  keputusan  yang dilakukan untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi  dengan  memulai  satu  alternatif pemecahan masalah terbaik dengan
berdasarkan
pertimbangan-pertimbangan (kriteria)  tertentu.  Menurut  (Stevanus  et  al., 2018),  SPK  adalah  suatu  sistem  berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu
manajemen dalam menangani berbagai permasalahan. Menurut (Abdul Khadir, 2014), pengambilan  keputusan  harus  dilakukan secara  sistematis,  kemudian  mengumpulkan fakta-fakta,  kemudian  ada  penentuan  yang matang  dari  alternatif  yang  dihadapi,  dan selanjutnya mengambil tindakan yang menurut perhitungan  merupakan  tindakan  yang  paling tepat. Selain itu menurut (Nofriansyah, 2014) , SPK digunakan dalam pengambilan keputusan serta  bagaimana  pola-pola  menyelesaikan masalah dengan beberapa metode pemecahan masalah.  Perkembangan  sistem  pendukung keputusan  saat  ini  banyak  memunculkan beberapa  metode  diantarannya Technique  for Others  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS)  (Ikmah  &  Widawati, 2021)(Katili et al., 2021), Analitycal Hierarchy  Process (AHP)  (Kristiyanti  &
Pangemanan,  2020)  (Munthafa  &  Mubarok, 2017), Simple  Additive  Weighting (SAW) (Sembiring  &  Sibuea,  2019)(Susanto  & Patawaran, 2019)(Yasdomi
et
al.,
2019)(Nurhasanah  et  al.,  2020), Weighted Product (Hindayati & Hirzi Nur, 2017), Moora (Muharsyah  et  al.,  2018), Profile  Matching (Kristiyanti, 2017) dan lain sebagainya. Salah satu metode yang sering dipakai yakni Simple Additive Weighting (SAW).
Penelitian
pemilihan
mahasiswa berprestasi  dan  rekomendasi  mahasiswa magang  dengan  menerapkan  SPK  yang dipakai  untuk mendukung  pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau instansi yang  terbukti  memiliki  kinerja  yang  sangat efektif terhadap data-data yang nilainya berupa kisaran  dalam  jangkauan  nilai  tertentu (Muharsyah  et  al.,  2018).  Cara  penyelesaian masalah  menggunakan  metode  penghitungan tertimbang  atau  metode  yang  memberikan kriteria  tertentu  sehingga  setiap  nilai  dari jumlah  bobot  hasil  yang  diperoleh  akan menjadi  keputusan  akhir  (Frieyadie,  2016). Penelitian ini bertujuan membantu Universitas dalam  memilih  mahasiswa  yang  berhak menerima beasiswa dan rekomendasi magang. Hasil  Penelitian  (Hidayat  et  al.,  2020) menyimpulkan  bahwa  dari  data  calon penerima  beasiswa  yang   telah  dicocokkan antara    alternatif  dan  kriteria  yang  telah dibobotkan,  maka  dari  hasil  perangkingan metode SAW lebih mendekati keakuratan.
Menurut (Frieyadie, 2016) dalam metode SAW  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua
atribut.  Menurut  metode  ini  adalah  metode penghitungan  tertimbang  atau  metode  yang memberikan kriteria tertentu ditimbang sehingga  setiap  nilai  dari  jumlah  bobot  hasil yang diperoleh akan menjadi keputusan akhir. Menurut  (Pramana  et  al.,  2019)  Metode  ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan  bobot  bagi  setiap  atribut  atau kriteria. Kelebihan SAW ada pada konsistensi matriks dan
proses perhitungannya dibandingkan dengan metode lainnya.
Metode  pengumpulan  data  merupakan faktor  penting  demi  keberhasilan  penelitian. Hal  ini  berkaitan  dengan  bagaimana  cara mengumpulkan data, siapa sumbernya dan alat apa
saja yang
digunakan. Metode
pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  terbagi  menjadi  2  (dua)  cara yaitu:
1. Cara  pertama  dengan  cara  observasi langsung,  wawancara,  kuisioner  untuk mendapatkan  data  primer.  Data  primer adalah  data  yang  dikumpulkan  langsung oleh  peneliti  dari  pengisian  kuesioner responden  dan  bukan  berasal  dari pengumpulkan data yang pernah dilakukan  sebelumnya.  Data  primer adalah  data  yang  diperoleh  dari  sumber- sumber asli. Sumber asli di sini diartikan sebagai  sumber  pertama  dari  mana  data tersebut  diperoleh.  Dalam  pengumpulan data primer dalam penelitian ini menggunakan  metode  observasi  dan wawancara.
2. Sedangkan  untuk  data  sekunder  berasal dari mengumpulkan dan mengidentifikasi serta  mengolah  data  tertulis  berbentuk buku  dan  jurnal  yang  berkaitan  dengan penelitian.
Populasi  adalah  suatu  kumpulan  subjek dan variable penelitian  (poningsih,  2020).
Populasi  dari  penelitian  ini  yaitu  mahasiswa dari  9  (sembilan)  Fakultas  di  lingkup Universitas yang mengikuti kegiatan pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di  tingkat Universitas 30 Orang.
Sampel disebut juga contoh. Berdasarkan pakar  atau  ahli,  sampel  adalah  sebagian  dari populasi yang karakteristiknya hendak diteliti . Untuk  menentukan  ukuran  sampel  dari populasi, peneliti menggunakan rumus Slovin sebagai berikut:
n  =       N                                 (1) 1+Ne 2
Keterangan: n  : Ukuran sampel N : Populasi e  :  Prosentasi  kelonggaran  ketidakterikatan karena  kesalahan  pengamilan  sampelyang masih diinginkan)
Dalam  pengambilan  data  sampel  ini, maka hasil yang diperoleh melalui perhitungan dengan  nilai  krisis  (batas  ketelitian)  sebesar 20% sebagai berikut:
n  =            N
1+(N x e 2 ) n  =          30 1+30 (0.2) 2 n  =         30     = 13,6
2,2
Berdasarkan hasil  tersebut,  maka  jumlah sampel  minimal  adalah  sebanyak  14  orang. Langkah menggunakan metode SAW, sebagai berikut:
1.  Menentukan alternatif, yaitu Ai
2.  Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj
3.  Menentukan  bobot  preferansi  atau  tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
4.  Memberikan  nilai  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
5.  Membuat  matriks  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.
6.  Melakukan  proses  normalisasi  matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan  dengan  semua  ranting alternatif yang ada.
𝑅 𝑖𝑗 𝑥 𝑦 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 (2)
7.  Hasil  dari  normalisasi  matriks  (Rij) membentuk matriks ternormalisasi (R).
8.  Hasil akhir nilai preferensi (Vi ) diperoleh dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen baris  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan bobot  preferensi  (W)  yang  bersesuaian dengan elemen kolom matriks (R).
𝑣𝑖 = ∑ 𝒓 𝒊𝒋 𝑛 𝑗=1 (3)
9.  Proses perangkingan diperoleh berdasarkan alternatif yang memiliki nilai total terbesar sampai terendah sebagai penentuan Mahasiswa Berprestasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ada  beberapa  langkah  untuk  malakukan perhitungan menentukan mahasiswa berprestasi  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) antara lain: 1. Data  alternatif  yakni  mahasiswa  yang didapat  dari  penilaian  responden.  Data
yang diambil digunakan dalam perhitungan  analisis  ini.  Langkah  kesatu menentukan  alternatif,  yaitu  A i .  Berikut adalah  data  alternatif  mahasiswa  yang digunakan  dalam  perhitungan  dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data alternatif mahasiswa
No. Nama Mahasiswa Kriteria Portofolio Kegiatan Mahasiswa Penguasaan Bahasa Inggris Karya Tulis Ilmiah Gagasan Kreatif Wawasan Kebangsaan 1 Ahmad Sabirin 80 90 80 92 2 Andi Setyo 80 80 75 75 3 Rifki Pandu Kusuma 85 91 94 92 4 Maulidia Hanafi 85 85 82 80 5 Lejla Amira Syahdan 84 78 85 85 6 Raynaldi Kusuma 74 86 70 70 7 Felicia Setyawati 78 80 75 80 8 Trisno Handoyo 70 80 80 75 9 M. Rhafii Prawiraputra 75 78 79 82 10 Anasthesia Karunia Charles 84 79 76 82 11 Inggrid Kumalasari 70 75 80 91 12 Komang Arya Partha Wijaya 85 94 88 79 13 Ribka Emmanauli 80 81 70 80 14 Prasetya Argawiguna 70 80 70 75 2. Kriteria dan Bobot Berikut merupakan kriteria yang dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan, berdasarkan  parameter  dalam  menentukan pemilihan  mahasiswa  berprestasi.  Adapun kriteria  yang  telah  ditentukan  pada  Tabel  2 sebagai berikut:
Tabel 2. Kriteria Kriteria C Keterangan C 1 Portfolio Kegiatan Mahasiswa C 2 Penguasaan Bahasa Inggris C 3 Karya Tulis Ilmiah Gagasan Kreatif C 4

## Wawasan Kebangsaan
Selanjutnya  menentukan  Nilai  Bobot  yang akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu C j .
a. Nilai Matematika (C1)
Nilai Bobot Portfolio Kegiatan
Mahasiswa ditunjukkan pada Tabel
3 berikut:
Tabel 3. Nilai portfolio kegiatan mahasiswa Keterangan Bilangan Fuzzy Nilai Bobot Kurang Baik (30-50) Rendah (R) 1 Cukup Baik (51- 79) Cukup (C) 2 Baik (80-90) Tinggi (T) 3 Sangat Baik (91- 100) Sangat Tinggi (ST) 4
b. Nilai Penguasaan Bahasa Inggris
(C2)
Nilai      dan    Bobot  Penguasaan Bahasa  Inggris  ditunjukkan  pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Nilai penguasaan bahasa inggris Keterangan Bilangan Fuzzy Nilai Bobot Kurang Baik (30- 50) Rendah (R) 1 Cukup Baik (51- 79) Cukup (C) 2 Baik (80-90) Tinggi (T) 3 Sangat Baik (91- 100) Sangat Tinggi (ST) 4
c. Nilai Karya Tulis Ilmiah Gagasan Kreatif (C3)
Nilai  dan Bobot  Karya Tulis Ilmiah Gagasan Kreatif ditunjukkan pada
Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Nilai karya tulis ilmiah gagasan kreatif Keterangan Bilangan Fuzzy Nilai Bobot Kurang Baik (30- 50) Rendah (R) 1 Cukup Baik (51- 79) Cukup (C) 2 Baik (80-90) Tinggi (T) 3 Sangat Baik (91- 100) Sangat Tinggi (ST) 4 d. Nilai Wawasan Kebangsaan (C4)
Nilai  dan Bobot  Karya Tulis Ilmiah Gagasan Kreatif ditunjukkan pada Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Nilai wawasan kebangsaan Keterangan Bilangan Fuzzy Nilai Bobot Kurang Baik (30-50) Rendah (R) 1 Cukup Baik (51- 79) Cukup (C) 2 Baik (80-90) Tinggi (T) 3 Sangat Baik (91- 100) Sangat Tinggi (ST) 4
3. Bobot Preferensi (W) Langkah  ketiga  ketiga  menentukan  bobot preferensi  atau  tingkat  kepentingan  (W) setiap  kriteria.  Bobot  kriteria  yang digunakan  dalam  menentukan  mahasiswa berprestasi  ditunjukkan  pada  Tabel  7 sebagai berikut:
Tabel 7. Tingkat kepentingan (w)
Kriteria (C) Bobot W Keterangan C 1 = Nilai Portfolio Kegiatan Mahasiswa 3 Sangat Tinggi C 2 = Nilai Penguasaan Bahasa Inggris 3 Sangat Tinggi C 3 = Nilai Karya Tulis Ilmiah Gagasan Kreatif 2 Tinggi C 4 = Nilai Wawasan Kebangsaan 2 Tinggi
4. Nilai  Rating  Kecocokan  Setiap  Alternatif pada Setiap Kriteria
Langkah  keempat  menentukan  rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria  yang  telah  ditentukan  di  atas ditunjukkan pada Tabel 8 sebagai berikut:

## Tabel 8. Rating kecocokan alternatif
No. Alternatif (Nama Mahasisw a) Kriteria C1 C2 C3 C4 1 A1 3 3 4 4 2 A2 3 3 2 2 3 A3 3 4 4 4 4 A4 3 3 3 3 5 A5 3 4 2 3 6 A6 2 2 2 2 7 A7 3 3 2 3 8 A8 2 3 3 2 9 A9 2 2 2 3 10 A10 3 2 4 3 11 A11 2 2 3 4 12 A12 3 4 3 3 13 A13 3 3 3 4 14 A14 2 3 2 2
5. Matriks Keputusan Setelah  nilai  rating  alternatif  pada  setiap kriteria  ditentukan  langkah  kelima  adalah membuat  matriks  keputusan  (X)  yang dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (A i ) pada setiap kriteria (C j ) yang sudah ditentukan. Matriks keputusan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9. Matriks keputusan
3  3 4 4 3  3 2 2 3  4 4 4 3  3 3 3 3  4 2 3 2  2 2 2 3  3 2 3 2  3 3 2 2  2 2 3
3  2 4 3
2  2 3 4 3  4 3 3
3  3 3 4
2  3 2 2
6. Normalisasi Matriks Keputusan (X)
Langkah keenam melakukan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan
semua  rating  alternatif  yang  ada.  Dengan bobot preferensi adalah 3, 3, 2 dan 2. Hasil normalisasi  matriks  keputusan  (X)  dapat dilihat pada Tabel 10.
𝑹 𝒊𝒋 = 𝒙𝒊𝒋 𝑴𝒂𝒙 𝒙𝒊𝒋 (4) Tabel 10. Normalisasi matriks keputusan (x) Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 r 11 = 3/3 = 1,00 r21 = 3/3 = 1,00 r31 = 3/3 = 1,00 r12 = 3/4 = 0,75
r22 = 3/4 = 0,75
r32 = 4/4 = 1,00 r13 = 4/4 = 1,00
r23 = 2/4 = 0,50
r33 = 4/4 = 1,00 r14 = 4/4 = 1,00 r24 = 2/4 = 0,50 r34 = 4/4 = 1,00 Alternatif 4 Alternatif 5 Alternatif 6 r41 = 3/3 = 1,00 r51 = 3/3 = 1,00 r61 = 2/3 = 0,67 r42 = 3/4 = 0,75
r52 = 4/4 = 1,00
r62 = 2/4 = 0,50 r43 = 3/4 = 0,75
r53 = 2/4 = 0,50
r63 = 2/4 = 0,50 r44 = 3/4 = 0,75 r54 = 3/4 = 0,75 r64 = 2/4 = 0,50 Alternatif 7 Alternatif 8 Alternatif 9 r71 = 3/3 = 1,00 r81 = 2/3 = 0,67 r91 = 2/3 = 0,67 r72 = 3/4 = 0,75
r82 = 3/4 = 0,75
r92 = 2/4 = 0,50 r73 = 2/4 = 0,50
r83 = 3/4 = 0,75
r93 = 2/4 = 0,50 r74 = 3/4 = 0,75 r84 = 2/4 = 0,50 r94 = 3/4 = 0,75 Alternatif 10 Alternatif 11 Alternatif 12 r71 = 3/3 = 1,00 r81 = 2/3 = 0,67 r91 = 3/3 = 1,00 r72 = 2/4 = 0,50
r82 = 2/4 = 0,50
r92 = 4/4 = 1,00 r73 = 4/4 = 1,00
r83 =3/4 = 0,75
r93 = 3/4 = 0,75 r74 = 3/4 = 0,75 r84 = 4/4 = 1,00 r94 = 3/4 = 0,75 Alternatif 13
Alternatif 14
r71 = 3/3 = 1,00 r81 = 2/3 = 0,67 r72 = 3/4 = 0,75 r82 = 3/4 = 0,75
r73 = 3/4 = 0,75
r83 = 2/4 = 0,50 r74 = 4/4 = 1,00 r84 = 2/4 = 0,50
7. Matriks Ternormalisasi (R)
Hasil dari normalisasi matriks (R ij ) membentuk matriks ternormalisasi (R). Matriks ternormalisasi (R) dapat dilihat pada Tabel 11.

## Tabel 11. Matriks ternormalisasi (R)
1.00  0.75  1.00  1.00
1.00  0.75  0.50  0.50
1.00  1.00  1.00  1.00
1.00  0.75  0.75  0.75
1.00  1.00  0.50  0.75
0.67  0.50  0.50  0.50
1.00  0.75  0.50  0.75
0.67  0.75  0.50  0.75
0.67  0.75  0.75  0.50
1.00  0.50  1.00  0.75
0.67  0.50  0.75  1.00
1.00  1.00  0.75  0.75
1.00  0.75  0.75  1.00
0.67  0.75  0.50  0.50
8. Nilai Preferensi (V i )
Langkah kedelapan menghitung hasil  akhir nilai    preferensi  (V i )  diperoleh  dari penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris
matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot preferensi  (W)  yang  bersesuaian  dengan elemen  kolom  matriks  (R)  dapat  dilihat pada Tabel 12 dengan rumus (4) di bawah ini.
𝑣𝑖 = ∑ 𝒓 𝒊𝒋 𝑛 𝑗=1 (4)
Tabel 12. Nilai preferensi (V i ) V 1 = [(3 x 1,00) +(3 x 0,75) + (2 x 1,00) +
(2 x 1,00)]       = 9.25
V 2 = [(3  x 1,00)+(3  x 0,75) + (2 x 0,50) +
(2 x 0,50)]      = 7.25
V 3 = [(3  x 1,00) +(3  x 1,00) + (2 x 1,00) +
(2 x 1,00)]     = 10.00
V 4 = [(3  x 1,00) +(3  x 0,75) + (2 x 0,75) +
(2 x 0,75)]     = 8.25
V 5 = [(3  x 1,00) +(3  x 1,00) + (2 x 0,50) +
(2 x 0,75)]     = 8.50
V 6 =
[(3  x 0,67) +(3  x 0,50) + (2 x 0,50) +
(2 x 0,50)]     = 5.50
V 7 =
[(3  x 1,00) +(3  x 0,75) + (2 x 0,50) +
(2 x 0,75)]     = 7.75
V 8 = [(3  x 0,67) +(3  x 0,75) + (2 x 0,75) + (2 x 0,50)]     = 6.75
V 9 = [(3  x 0,67) +(3  x 0,50) + (2 x 0,50) + (2 x 0,75)]     = 6.00 V 10 = [(3  x 1,00 +(3  x 0,50) + (2 x 1,00) + (2 x 0,75)]      = 8.00 V 11 = [(3 x 1,00) +(3 x 0,75) + (2 x 1,00) +
(2 x 1,00)]     = 7.00
Di bawah ini adalah hasil tabel pengujian dimana  nilai  awal  penilaian  mahasiswa diproses menggunakan metode Simple Additive  Weighting (SAW) dan  mendapatkan nilai  hasil  akhir  dalam  perhitungan  seperti  di atas,  berikut  dapat  dilihat  pada  Tabel  13  di bawah ini.
Tabel 13. Hasil pengujian dengan metode saw
No. Nama Mahasiswa Kriteria Hasil C1 C2 C3 C4 1 Ahmad Sabirin 1.00 0.75 1.00 1.00 9.25 2 Andi Setyo 1.00 0.75 0.50 0.50 7.25 3 Rifki Pandu Kusuma 1.00 1.00 1.00 1.00 10.00 4 Maulidia Hanafi 1.00 0.75 0.75 0.75 8.25 5 Lejla Amira Syahdan 1.00 1.00 0.50 0.75 8.50 6 Raynaldi Kusuma 0.67 0.50 0.50 0.50 5.50 7 Felicia Setyawati 1.00 0.75 0.50 0.75 7.75 8 Trisno Handoyo 0.67 0.75 0.75 0.50 6.75 9 M. Rhafii Prawiraputra 0.67 0.50 0.50 0.75 6.00 10 Anasthesia Karunia Charles 1.00 0.50 1.00 0.75 8.00 11 Inggrid Kumalasari 0.67 0.50 0.75 1.00 7.00 12 Komang Arya Partha Wijaya 1.00 1.00 0.75 0.75 9.00 13 Ribka Emmanauli 1.00 0.75 0.75 1.00 8.75 14 Prasetya Argawiguna 0.67 0.75 0.50 0.50 6.25
Berdasarkan tabel hasil pengujian dengan metode SAW di atas, maka Nilai terbesar ada pada  V3  sehingga  alternatif  A3  (Rifki  Pandu Kusuma) adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif yang terbaik dengan hasil akhir = 10.

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan,  maka  peneliti  dapat  menarik kesimpulan dari pembahasan penelitian yang telah dilakukan, diantaranya:
1. Sistem  yang  dibangun  dapat  membantu
Biro  kemahasiswaan  dan  Pusat  Karir dalam menentukan mahasiswa berprestasi untuk diberikan beasiswa dan kesempatan magang terhadap mahasiswa berprestasi  khususnya  pada  Universitas Trisakti.
2. Sistem      Pendukung  Keputusan  dengan metode  SAW  mampu  mempercepat proses  pemilihan  mahasiswa  berprestasi dengan hasil yang valid dan akurat.
3. Penentuan  pemilihan  beasiswa  dan rekomendasi magang mahasiswa berprestasi mahasiswa
dilakukan berdasarkan kriteria
yang telah ditentukan.
4. Bobot yang diberikan pada setiap kriteria mempengaruhi  hasil  akhir  penentuan mahasiswa  berprestasi.  Perubahan  nilai bobot  pada  suatu  kriteria  juga  akan mempengaruhi hasil akhir perhitungan.
5. Dari  perhitungan  menggunakan  metode SAW  didapatkan  Mahasiswa  Rifki Pandu  Kusuma  sebagai  mahasiswa berprestasi  dengan  raihan  nilai  10  dan berhak mendapatkan beasiswa,
rekomendasi kesempatan magang.

## REFERENSI
Abdul  Khadir.  (2014).  Sistem  Pendukung Keputusan.
In Sistem Pendukung
Keputusan . Frieyadie,  F.  (2016).  PENERAPAN  METODE
SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHT  (SAW) DALAM
SISTEM

## PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PROMOSI  KENAIKAN JABATAN. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri . https://doi.org/10.33480/pilar.v12i1.257 Hidayat,  T.,  Friana,  B.,  &  Ghofur,  K.  (2020). Sistem  Pendukung  Keputusan  Terhadap Penyeleksian  Calon  Mahasiswa  Penerima Beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik (BPPA)  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  dan  Weighted  Product
(WP). Jutis  (Jurnal  Teknik  Informatika) , 8 (1), 119–134. https://doi.org/https://doi.org/10.33592/jut is.v8i1.707 Hindayati,  M.,  &  Hirzi  Nur,  H.  (2017).  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa  Berprestasi  di  Universitas Muhammadiyah Purwokerto Menggunakan Metode Weighted Product ( WP ). Juita , 5 (1), 51–61.
Ikmah,  I.,  &  Widawati,  A.  S.  (2021).  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Beasiswa Mahasiswa Berprestasi Menggunakan  Metode  Topsis. CSRID (Computer  Science  Research  and  Its Development Journal) , 12 (1), 34. https://doi.org/10.22303/csrid.12.1.2020.3
4-41
Ismail, I., Hasan, H., & Musdalifah, M. (2018).
Pengembangan  Kompetensi  Mahasiswa Melalui  Efektivitas  Program  Magang Kependidikan. Edumaspul - Jurnal Pendidikan . https://doi.org/10.33487/edumaspul.v2i1.4
8
Katili,  M.  Z.,  Amali,  L.  N.,  &  Tuloli,  M.  S.
(2021). Impelementasi  Metode  AHP- TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Rekomendasi Mahasiswa Berprestasi . 3 (1), 1–10. https://doi.org/10.37905/jji.v2i2.10246 Kristiyanti,  D.  A.  (2017).  Sistem  Pendukung
Keputusan  Seleksi  Karyawan  Untuk Jabatan  Tertentu  Dengan  Pendekatan Analisa Gap Profile Matching. Paradigma - Jurnal Komputer Dan Informatika , 19 (1), 20–29.
https://doi.org/10.31294/P.V19I1.1502
Kristiyanti, D. A., & Pangemanan, G. W. (2020). Decision  Support  System  in  Determining the Best Judo Athlete Using Ahp Method.
Jurnal Pilar Nusa  Mandiri , 16 (1),  45–52. https://doi.org/10.33480/pilar.v16i1.919 Muharsyah,  A.,  Hayati,  S.  R.,  Setiawan,  M.  I., Nurdiyanto,  H.,  &  Yuhandri.  (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan
Jurnalis Menerapkan MultiObjective Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio Analysis (MOORA). Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) . https://doi.org/10.30645/j-sakti.v2i2.79
Munthafa, A., & Mubarok, H. (2017). Penerapan
Metode  Analytical  Hierarchy  Process Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Mahasiswa  Berprestasi. Jurnal Siliwangi , 3 (2), 192–201. Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan .
Nurhasanah,  E.  K.,  Abadi,  S.,  &  Sukamto,  P.
(2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  dengan Metode  Simple  Additive  Weighting. TEKNOSAINS:  Jurnal  Sains,  Teknologi Dan Informatika , 7 (2), 107–118. poningsih. (2020). Sistem Pendukung
Keputusan:  Penerapan .  Yayasan  Kita
Menulis.
Pramana,  S.,  Hartati,  R.  S.,  &  Divayana,  Y.
(2019). Analisis Metode Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Waktu Terbaik  Perubahan  Harga  Dinamis  Hotel. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro .
https://doi.org/10.24843/mite.2019.v18i02 .p02
Sembiring,  M.  A.,  &  Sibuea,  M.  F.  larasati.
(2019). Penerapan  Metode  Saw  Untuk Pemberian Beasiswa Mahasiswa Berprestasi . 4307 (February), 12–15.
Stevanus, R., Handayani, R. I., & Kristiyanti, D.
A.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Bonus Karyawan
Menggunakan  Metode  Ahp  Pada  Rumah Sakit Buah Hati Ciputat. Sistem Pendukung Keputusan  Pemberian  Bonus  Karyawan Menggunakan  Metode  Ahp  Pada  Rumah Sakit  Buah  Hati  Ciputat , 2 (2),  1–8. http://jurnal.una.ac.id/index.php/jurti/articl e/view/42/39
Susanto,  &  Patawaran,  N.  (2019).  Sistem
Pendukung Keputusan Mahasiswa
Berprestasi  Menggunakan  Metode  Saw Pada  Universitas  Musamus. Mustek  Anim Ha , 8 (2), 112–120. https://doi.org/10.35724/mustek.v8i2.2531
Yasdomi,  K.,  Rifqi,  M.,  Maradona,  H.,  & Kurniawan,  M.  H.  D.  H.  (2019). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING  (  SAW  )  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa
Berprestasi  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weigthing ( SAW ) . 05 (01), 7–13.