## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
M. Safii
Program Studi Komputerisasi Akunatansi, AMIK Tunas Bangsa Jl. Jend. Sudirman Blok A No.1-3 Pematangsiantar
m.safii@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Improving Academic Achievement Scholarship (PPA) and Student Learning Aid (BBM) is one of the stimulus given to the government for students with the aim of motivating students to enhance the spirit of learning. In accordance with the program guidelines issued by the Directorate General of Higher  Education  must  follow  the  principle  of  3T  is  Right  Target,  Right  Number  and  Timely. Computer Informatic Management Academy (AMIK) Tunas Bangsa Pematangsiantar is one of the private universities obtained on the scholarship quota. In accordance with the number of students currently as many as 1,400 people then the allocation of the scholarship must be selected carefully to fit the government guidelines. In this case we need a method that can support decision boosters system (DSS) in determining the grantee is using simple additive weighting method (SAW). With the  basic  concepts  seek  a  weighted  sum  of  the  rating  performance  of  each  alternative  on  all attributes  that  require  a  decision  matrix  normalization  process.  This  method  can  make  an assessment  criteria  and  detailed  compound  with  a  comprehensive  framework  considerations hierarchy process which then calculate the  weights to each criterion in determining the priority recommendations of PPA and BBM scholarship recipients in accordance with the target.
Keywords : Scholarships, PPA and BBM, Selection, SPK, SAW Method

## Abstrak
Beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik  (PPA)  dan  Bantuan  Belajar  Mahasiswa  (BBM) merupakan  salah  satu  stimulus  yang  diberikan  kepada  pemerintah  bagi  mahasiswa  dengan tujuan  memotivasi  mahasiswa  untuk  meningkatkan  semangat  belajar.  Sesuai  dengan  pedoman program tersebut yang dikeluarkan oleh Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi  harus mengikuti prinsip 3T yaitu Tepat Sasaran, Tepat Jumlah dan Tepat Waktu. Akademi Manajemen Informtika Komputer  (AMIK)  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  merupakan  salah  satu  Perguruan  Tinggi Swasta yang memperoleh quota atas beasiswa tersebut. Sesuai dengan jumlah mahasiswa saat ini sebanyak 1.400 orang maka alokasi beasiswa tersebut harus diseleksi dengan cermat agar sesuai dengan  pedoman  pemerintah.  Dalam  hal  ini  dibutuhkan  suatu  metode  yang  dapat  mendukung sistem  pedukung  keputusan  (SPK)  dalam  menetukan  penerima  beasiswa  tersebut  yaitu menggunakan  metode  simple  additive  weighting  (SAW).  Dengan  konsep  dasar  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  yang membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan.  Metode  ini  dapat  melakukan  penilaian kriteria  majemuk  dan  detail  dengan  suatu  kerangka  berpikir  yang  komprehensif  pertimbangan proses hirarki yang kemudian dilakukan perhitungan bobot untuk masing-masing kriteria dalam menentukan prioritas rekomendasi penerima beasiswa PPA dan BBM sesuai dengan sasarannya.
Kata Kunci : Beasiswa, PPA dan BBM, Seleksi, SPK, Metode SAW

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  warga  negara  berhak  mendapatkan  pengajaran  yang  dicantumkan  dalam Pasal 31 (1) Undang-Undang Dasar 1945. Berdasarkan pasal tersebut, maka Pemerintah dan  pemerintah  daerah  wajib  memberikan  layanan  dan  kemudahan,  serta  menjamin
terselenggaranya  pendidikan  yang  bermutu  bagi  setiap  warga  negara  tanpa diskriminasi, dan masyarakat berkewajiban memberikan dukungan sumber daya dalam penyelenggaraan  pendidikan.  Untuk  menyelenggarakan  pendidikan  yang  bermutu diperlukan  biaya  yang  cukup  besar.  Oleh  karena  itu  bagi  setiap  peserta  didik  pada setiap  satuan  pendidikan  berhak  mendapatkan  biaya  pendidikan  bagi  mereka  yang orang  tuanya  tidak  mampu  membiayai  pendidikannya,  dan  berhak  mendapatkan beasiswa  bagi  mereka  yang  berprestasi.  Berdasarkan  Undang-undang  dan  Peraturan Pemerintah,  maka  Pemerintah  melalui  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi  – Kementerian  Pendidikan  Nasional,  mengupayakan  pemberian  bantuan  biaya pendidikan  bagi  mahasiswa  yang  orang  tua/walinya  kurang  mampu  membiayai pendidikan,  dalam  bentuk  Bantuan  Biaya  Mahasiswa  (BBM)  dan  Beasiswa  bagi mahasiswa  berprestasi  dalam  bentuk  Beasiswa  Peningkatan  Prestasi  Akademik (PPA)[1].
Pemberian  beasiswa  ini  harus  mengacu  pada  pedoman  yang  dikeluarkan  oleh Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi  yaitu prinsip 3T : Tepat Sasaran, Tepat Jumlah dan  Tepat  Waktu.  Dalam  hal  ini  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu membuat  keputusan,  salah  satunya  menggunakan  metode  simple  additive  weighting. Metode  SAW  (simple  additive  weighting)  digunakan  untuk  menentukan  nilai  bobot untuk  setiap  attribut  dengan  kreteria-kreteria  penilaian  yang  telah  ditentukan  [6], kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  penyeleksian  sebagai  tahap  seleksi  yang  berhak menerima bantuan beasiswa PPA dan BBM. [2]

## 2. METODE PENELITIAN 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Manusia  merupakan  bagian  dari  alam  karena  hidupnya  yang  tidak  terlepas  dari alam.  Proses  kehidupan  manusia  merupakan  unsur  yang  semakin  lama  semakin mendominasi unsur-unsur lainnya di alam. Hal ini disebabkan karena manusia dibekali kemampuan-kemampuan  untuk  bisa  berkembang.  Segala  proses  yang  terjadi  di sekelilingnya dan dalam dirinya dirasakan dan diamatinya dengan menggunakan semua indera yang dimilikinya, dipikirkannya lalu berbuat dan bertindak. Dalam menghadapi segala  proses  yang  terjadi  disekelilingnya  dan  di  dalam  dirinya,  hampir  setiap  saat manusia membuat atau mengambil keputusan dan melaksanakannya. Hal ini dilandasi dengan asumsi bahwa segala tindakan dilakukan secara sadar merupakan pencerminan hasil  proses  pengambilan  keputusan  dalam  pikirannya,  sehingga  sebenarnya  manusia sudah sangat terbiasa dalam membuat keputusan[3].

## 2.2. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan
Sistem penunjang keputusan (Decision Support Systems – DSS) sebagai sistem yang digunakan  untuk  mendukung  dan  membantu  pihak  manajemen  melakukan pengambilan keputusan pada kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur [4]. Konsep Decision  Support  System (DSS)  pertama  kali  diperkenalkan  awal  tahun  1970-an  oleh Michael  Scott  Morton,  yang  selanjutnya  dikenal  dengan  istilah Management  Decision System .  Konsep Decision  Support  System (DSS)  merupakan  sebuah  sistem  interaktif berbasis  komputer  yang  membantu  pembuatan  keputusan  memanfaatkan  data  dan model  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  bersifat  tidak  terstruktur  dan  semi terstruktur. Decision Support System (DSS) dirancang untuk menunjang seluruh tahapan pembuatan  keputusan,  yang  dimulai  dari  tahapan  mengidentifikasi  masalah,  memilih
data yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pembuatan keputusan sampai pada kegiatan mengevaluasi pemilihan alternatif.

## 2.3. Metode Simple Additive Weighting(Saw)
Metode SAW merupakan metode yang juga dikenal dengan metode penjumlahan berbobot  [5].  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  (Fishburn,  1967) (MacCrimmon,  1968).  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.   Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling  terkenal  dan  paling banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi  Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM).  MADM  itu  sendiri  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.
Beberapa tahapan untuk menyelesaikan suatu  kasus menggunakan metode SAW adalah [7]:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria(Ci),  kemudian  melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian matriks  ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai)sebagai solusi.
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah :
Dimana:
r ij
= rating kinerja ternormalisasi
Max ij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom
Min ij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom
X ij = 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.    Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi) diberikan sebagai :
r ij = X ij Max X ij X ij Min X ij Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Jika j adalah atribut biaya (cost) V i = ⬚ n j=1 W j r ij
Dimana :
V i = Nilai akhir dari alternatif w j = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi matriks
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Kriteria
Tahap awal dari penyelesaian studi kasus ini adalah menganalisa kriteria sebagai dasar  proses  dilakukannya  seleksi.  Penentuan  kriteria  ini  berdasarkan  pedoman  yang dikeluarkan  oleh  Kemenristek  Dikti.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  adalah  Gaji Orangtua (GO), Prestasi Ekskul (PE), Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Asal Daerah (AD) dan Absensi Mahasiswa (AM). Contoh data dari kriteria tersebut adalah sbb:
Tabel 1. Data Krteria NIM Nama  Prodi Kriteria Gaji Orang Tua Prestasi Eks. Kurikuler IPK Asal Daerah  Absensi 0101 A MI 3.5jt 3 3.5 Kota 90 0102 B MI 2.2jt 4 3.0 3T 100 0103 C MI 4.5jt 2 3.8 Kab 90 0204 D KA 2.0jt 7 3.5 Kota 88 0205 E KA 1.5jt 8 4.0 3T 90

## 3.2. Pembobotan
Pembobotan dari kriteria tersebut adalah sebagai berikut:
1. Gaji Orang Tua (GO), dibobotkan atas: Tabel 2. Pembobotan  Kriteria Gaji Jumlah Penghasilan Bobot Nilai >5.000.000 Sangat Tinggi 5 4.999.000 s.d. 3.500.000 Tinggi 4 3.499.000 s.d. 2.000.000 Cukup 3 1.999.000 s.d. 1.500.000 Rendah 2 < 1.499.000 Sangat Rendah 1 2. Prestasi Ekstrakurikuler (PE), dibobotkan atas: Tabel 3. Pembobotan Prestasi Ekstrakurikuler Prestasi Bobot Nilai 1 – 3 Sangat Tinggi 5 4 – 5 Tinggi 4 6 – 7 Cukup 3 8 – 9 Rendah 2 10 Sangat Rendah 1
3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), dibobotkan atas:
Tabel 4. Pembobotan IPK IPK Bobot Nilai 3.6 s.d 4.00 Sangat Tinggi 5 3.5 s.d 3.0 Tinggi 4 2.9 s.d 2.5 Cukup 3 2.4 s.d 2.0 Rendah 2 <1.9 Sangat Rendah 1 4. Asal Daerah (AD), dibobotkan atas: Tabel 5. Pembobotan Asal Daerah Asal Daerah Bobot Nilai 3T Sangat Tinggi 3 Kabupaten Tinggi 2 Kotamadya Cukup 1 5. Absensi Mahasiswa (AM), dibobotkan atas: Tabel 6. Pembobotan Absensi Absensi Bobot Nilai 100 Sangat Tinggi 5 99 – 86 Tinggi 4 85 – 70 Cukup 3 69 – 50 Rendah 2 <49 Sangat Rendah 1

## 3.3. Rating
Berdasarkan data dari kriteria diatas maka langkah berikutnya adalah membuat rating kecocokan seperti pada tabel berikut:
Tabel 7. Rating Kecocokan NIM Nama Prodi Kriteria Gaji Orang Tua Prestasi Eks. Kurikuler IPK Asal Daerah Absensi 0101 A MI 4 5 4 1 4 0102 B MI 3 4 4 3 5 0103 C MI 4 5 5 2 4 0204 D KA 3 3 4 1 4 0205 E KA 2 2 5 3 4

## 3.4. Transformasi Matriks X
Dari  hasil  rating  kecocokan  pada  tabel  diatas  tahap  berikutnya  adalah menetukan nilai transformasi ke dalam matriks X
4 5 4 1 4 3 4 4 3 5 X = 4 5 5 2 4 3 3 4 1 4 2 2 5 3 4

## 3.5. Nilai Bobot (W)
Dalam  memberikan  nilai  bobot  dari  kriteria  dibentuk  berdasarkan  urutan pedoman yang berlaku sebagai berikut:
Tabel 8. Nilai Bobot (W) Kriteria GO (C1) PE (C2) IPK (C3) AD (C4) AM (C5) Bobot 20% 30% 30% 10% 10%

## 3.6. Penggolongan Kriteria
Sebelum  dilakukan  perhitungan  Matriks  R  dilakukan  penggolongan  kriteria kedalam  nilai  benefit  atau  cost  dan  yang  menjadi  atribut  keuntungan  adalah  benefit sedangkan biaya adalah cost, terlihat seperti pada tabel berikut:
Tabel 9. Penggolongan Kriteria Kriteria GO (C1) PE (C2) IPK (C3) AD (C4) AM (C5 Benefit -     Cost  - - - -

## 3.7. Normalisasi Matriks X
Proses  ini  akan  menrntukan  nilai  R  dari  masing-masing  kriteria.  Perhitungan normalisasinya adalah sebagai berikut:
1. Kriteria  Gaji  Orang  tua,  merupakan  atribut cost sebab  semakin  kecil penghasilan semakin baik.
R1,1 = min  ( 4 3 4 3 2 ) 4 = 2 4 = 0,5 R1,2 = min  ( 4 3 4 3 2 ) 3 = 2 3 = 0,6 R1,3 = min  ( 4 3 4 3 2 ) 4 = 2 4 = 0,5 R1,4 = min  ( 4 3 4 3 2 ) 3 = 2 3 = 0,6 R1,5 = min  ( 4 3 4 3 2 ) 2 = 2 2 = 1
2. Kriteria  Prestasi  Ekstrakurikuler,  merupakan benefit sebab  semakin tinggi nilai semakin baik.
R2,1 =
5 max  ( 5 4 5 3 2 ) = 5 5 = 1
R2,2 = 4 max  ( 5 4 5 3 2 ) = 4 5 = 0,8 R2,3 = 5 max  ( 5 4 5 3 2 ) = 5 5 = 1
R2,4 = 3 max  ( 5 4 5 3 2 ) = 3 5 = 0,6
R2,5 = 2 max  ( 5 4 5 3 2 ) = 2 5 = 0,4
3. Kriteria  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK),  merupakan benefit sebab semakin tinggi IPK semakin baik.
R3,1 =
4 max  ( 4 4 5 4 5 ) = 4 5 = 0,8 R3,2 = 4 max  ( 4 4 5 4 5 ) = 4 5 = 0,8 R3,3 = 5 max  ( 4 4 5 4 5 ) = 5 5 = 1
R3,4 = 4 max  ( 4 4 5 4 5 ) = 4 5 = 0,8
R3,5 = 5 max  ( 4 4 5 4 5 ) = 5 5 = 1
4. Kriteria  asal  daerah,  merupakan benefit sebab  semakin  tinggi  nilai semakin baik.
R4,1 =
1 max  ( 1 3 2 1 3 ) = 1 3 = 0,3 R4,2 = 3 max  ( 1 3 2 1 3 ) = 3 3 = 1
R4,3 = 2 max  ( 1 3 2 1 3 ) = 2 3 = 0,6 R4,4 = 1 max  ( 1 3 2 1 3 ) = 1 3 = 0,3 R4,5 = 3 max  ( 1 3 2 1 3 ) = 3 3 = 1
5. Kriteria  Absensi,  merupakan benefit sebab  semakin  tinggi  nilai  absensi akan semakin baik
R5,1 =
4 max  ( 4 5 4 4 4 ) = 4 5 = 0,8 R5,2 =
5 max  ( 4 5 4 4 4 ) = 5 5 = 1
R5,3 = 4 max  ( 4 5 4 4 4 ) = 4 5 = 0,8 R5,4 = 4 max  ( 4 5 4 4 4 ) = 4 5 = 0,8 R5,5= 4 max  ( 4 5 4 4 4 ) = 4 5 = 0,8
Dari  perhitungan  masing-masing  kriteria  maka  diperoleh  matriks  R  sebagai berikut:

## 3.8. Penentuan Ranking
Untuk mendapatkan nilai dari calon penerima beasiswa PPA dan BBM dihitung dengan menggunakan formula berikut:
0,5 1 0,8 0,3 0,8 0,6 0,8 0,8 1 1
R = 0,5 1 1 0,6 0,8 0,6 0,6 0,8 0,3 0,8 1 0,4 1 1 0,8 V i = ⬚ n j=1 W j r ij
Dengan hasil perhitungan:
Vi  = 0,5(0,2) + 0,6(0,3) + 0,5(0,3) + 0,6(0,1) + 1(0,1)
= 0,59
Vi  = 1(0,2) + 0,8(0,3) + 1(0,3) + 0,6(0,1) + 0,4(0,1)
= 0,84
Vi  = 0,8(0,2) + 0,8(0,3) + 1(0,3) + 0,8(0,1) + 1(0,1)
= 0,88
Vi  = 0,3(0,2) + 1(0,3) + 0,6(0,3) + 0,3(0,1) + 1(0,1)
= 0,67
Vi  = 0,8(0,2) + 1(0,3) + 0,8 (0,3) + 0,8(0,1) + 0,8(0,1)
= 0,86
Dari  hasil  pengolahan  formula  Vi,  maka  masing-masing  calon  penerima  beasiswa dapat dirankingkan sebagai berikut:
Tabel 10. Pe-rankingan NIM Nama Nilai Vi Ranking 0101 A 0,59 5 0102 B 0,84 3 0103 C 0,88 1 0204 D 0,67 4 0205 E 0,86 2
Berdasarkan  proses  pe-ranking-an  diatas  maka  dsisimpulkan  bahwa  prioritas penerima beasiswa PPA dan BBM adalah sebagai berikut:
Tabel 11. Tabel Penerima NIM Nama Nilai Vi Ranking 0103 C 0,88 1 0205 E 0,86 2 0102 B 0,84 3 0204 D 0,67 4 0101 A 0,59 5

## 4. SIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan  berdasarkan  peraturan  Pemerintah  yang dikeluarkan  oleh  Kemenristek  Dikti  yang  diuji  coba  dengan  Sistem  Pendukung Keputusan menggunakan algoritma simple additive weighting (SAW) dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Penelitian  ini  dapat  dijadikan  rekomendasi  untuk  menjalankan  pedoman penerima beasiswa PPA dan BBM bagi perguruan tinggi
b. Penelitian  ini  merupakan  salah  satu  implementasi  keilmuan  yang  dapat memecahkan masalah seleksi dari berbagai kasus.
c. Penerapan Metode simple additive weighting (SAW) menghasilkan  nilai dari masing-masing kriteria berupa pembobotan, rating dan ranking.
d. Diharapkan penelitian ini dapat dimanfaatkan bagi perguruan tinggi sehingga dapat  membantu  manajemen  pendidikan  dalam  membuat  keputusan  pada proses seleksi penerima beasiswa PPA dan BBM bagi seluruh mahasiswa.
e.
DATAR PUSTAKA:
[1] belmawa.ristekdikti.go.id
[2] Yohana Dewi Lulu W. Rani Maya Sari, Heni Rachmawati. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Saw  (Simple  Additive  Weighting) Studi Kasus Pt. Pertamina RU II Dumai. Sistem Informasi, Politeknik Caltex Riau. 2014
[3] Dadan  Umar  Daihani,  “Komputerisasi  Pengambilan  Keputusan”,  Elex  Media Komputindo.Jakarta, 2001
[4] Kusrini . 2007 .  Konsep  dan  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan .  Penerbit  Andi,. Yogyakarta
[5] Kusumadewi,  Sri  &  Purnomo  H.  2007.  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu
[6] Alif  Wahyu  Oktaputra,  Dr.,  Ir  Edi  Noersasongko,M.Kom.  Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan  Pemberian  Kredit  Motor  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting Pada Perusahaan Leasing Hd Finance. STMIK Budi Darma Medan.2015
[7] Setiaji,  Pratomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting,” Jurnal Simetris vol.1 no.1 Universitas Muria Kudus, Kudus.2012