## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa
Muhammad Rizky Ramadhan, Muhammad Khairul Nizam, Mesran
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 m.rizky.ramadhan621@gmail.com, 2 bernadinizam@gmail.com, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak− Dalam menghadapi perkembangan zaman dan era teknologi yang berkembang pesat setiap saat nya, maka pengembangan sumber daya manusia menjadi prioritas utama dalam pembangunan nasional kenegaraan, kedudukan dan posisi para pelajar,memilki peran  yang  sangat  penting  dalam  kegiatan  belajar  mengajar  siswa-siswin  agar  dapat  meningkatkan  prestasi  belajar  siswa–siswi  di bidang akademik dan di bidang non akademik, salah satu hal yang memotivasi siswa-siswi agar selalu mengembangkan dirinya adalah memberikan  sebuah  penghargaan  sebagai  murid  berprestasi  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  sekolah. Pengamatan sementara di SMK Swasta Mustafa dalam menentukan murid berprestasi dilakukan secara manual. Cara tersebut dinilai masih kurang efektif dan efisien. Berdasarkan hal tersebut, maka diperlukan sebuah model penentuan murid berprestasi di SMK Swasta Mustafa dengan sistem yang lebih efisien dan efektif. Sistem ini dirancang dengan menggunakan sistem pendukung keputusan melalui metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Sistem  ini dapat  menampilkan hasil perangkingan  siswa-siswi  berprestasi  berdasarkan hasil peritungan metode SAW.
Kata Kunci: Simple Additive Weighting; Sistem Pendukung Keputusan; Siswa Berprestasi
Abstract− In the face of the times and the era of technology that is rapidly developing at any time, the development of human resources is a top priority in the national development of the state, the position and position of students, has a very important role in teaching and learning activities for students to improve. Student achievement in academics and non-academic fields, one of the things that motivates students  to  always  develop  themselves  is  to  give  an  award  as  an  outstanding  student  with  the  criteria  determined  by  the  school. Temporary observations at Mustafa Private Vocational High School in determining outstanding students were done manually. This method is still considered ineffective and inefficient. Based on this, a model for determining outstanding students at Mustafa Private Vocational  School  is  needed  with  a  more  efficient  and  effective  system.  This  system  is  designed  using  a  decision  support  system through the Simple Additive Weighting (SAW) method. This system can display the results of the ranking of outstanding students based on the calculation results of the SAW method.
Keywords : Simple Additive Weighting; Decision Support System; Student Achievement

## 1. PENELITIAN
Pendidikan  sangatlah  penting  bagi  setiap  manusia,  karena  dengan  pendidikan  kita  semua  mempelajari  ilmu-ilmu pengetahuan yang belum kita ketahui, salah satu persoalan pendidikan yang ada di negara Indonesia ialah tingginya biaya pendidikan sehingga banyak siswa siswi yang putus sekolah. Untuk meningkatkan semangat belajar siswa-siswi maka pemerintah  melalui  sekolah  dan  yayasan  swasta  memeberikan  bantuan  biaya  kepada  siswa-siswi  yang  mempunyai prestasi, baik dibidang akademik maupun di bidang non akademik salah satunya beasiswa peningkatan akademik (PPA). Lembaga pendidikan Indonesia pada saat ini banyak memberikan beasiswa bagi setiap pelajar yang berprestasi dibidang akademik  maupun  non  akademik  dan  kurang  mampu.  Banyaknya  peminat  beasiswa,  menjadi  tantangan  bagi  pihak pengelola yayasan dan pihal pemerintah agarmemberikan keputusan yang sesuai dan tepatsasaran agar yang menerima beasiswa  dapat  memanfaat kan  beasiswa  yang diberikan.  Pada  saat  ini  pihak  lembaga  pengelola  masih  memakai  cara manual yang belum efektif dalam pemilihan penerima beasiwa. Sehingga pihak lembagadalam pengolahan data penerima beasiswa  kurang  tepat  sasaran  ,efektif  dan  efisien,danmemakan  waktu  lama  dan  sering  terjadi  subjektifitas  dari  para pengambil keputusan penerima beasiswa(Nuri Guntur Perdana, 2016).
Agar para pelajar mendapatkan beasiswa tersebut, maka kita harus menyiapkan semua data yang diperlukan sesuai dengan aturan-aturan yang telah ditetapkan oleh pihak lembaga. Aturan da kriteria yang diterapkanpada studi kasus ini ialah nilai indeks prestasi siswa-siswi dalam bidang akademik dan non akademik, jumlah penghasilan orang tua perbulan, jumlah  tanggungan  orang  tua,  jumlah  saudara  kandung,  dan  lain-lain  yang  dibutuhkan  dalam  penerimaan  beasiswa tersebut. Oleh sebab itu tidak semua yang mendaftarkan diri sebagai calon penerima beasiswa tersebut akan diterima, hanya yang memenuhi kriteria-kriteria saja yang akan memperoleh beasiswa tersebut. Salah satu masalah yang dihadapi oleh  pihak  yayasan,  adalah  kurang  efektifnya  hasil  yang  diperoleh  dalam  pemilihan  siswa-siswi  berprestasi,  dan disamping itu data yang diseleksi terlalu banyak dan jumlah anggaran yang terbatas. Oleh karena itu maka perlu dibuat sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  membantu  pemilihan  penerima  beasiswa  dan  siapa  yang  berhak  menerima beasiswa tersebut(S, Amalia, M, & Arivanty, 2009). Pada pemerintahanyang melalui direktorat Jendral Pendidikan Tinggi Departemen  Pendidikan  Nasional  berupaya  memaksimalkan  uang  dana  yang  akan  diberikan  kepada  siswa-siswi  yang berprestasi dan bagi siswa-siwi yang secara ekonomi tidak mampu untuk membiayai pendidikannya, dan memberikan beasiswa kepada siswa yang mempunyai prestasi. Agar program beasiswa tepat sasaran dan sesuai dengan prinsip 3T yaitu  Tepat  sasaran,  Tepat  jumlah  dan  Tepat  waktu.  Pengambilan  keputusanharus  tepat  agar  dapat  tercapai  dengan menetapkan  prinsip  3T  tersebut(Supriyanti,  2014).Salah  sistem  yang  mampu  menyelsaikan  masalah  tersebut  adalah sistem pendukung keputusan(SPK).
Sistem Pendukung Keputusan atau sering disebut dengan SPKmerupakan sistem penghasil informasi yang tepat dan spesifik(Windarto, 2017), Sistem Penunjang Keputusan atau DecisionSupport System, secara umum diartikansebuah

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah dan kemampuan komunikasi untuk  semua masalah yang semi terstruktur(Setiaji, 2013). Sangat banyak metode yang diterapkan dan dapat direalisasikan dalam menentkan dan  menghasilkan  suatu  keputusan,  diantaranya,  SAW,  VIKORELECTRE,  TOPSIS  (Al-Hafiz,  Mesran,  &  Suginam, 2017)Metode Simple Additive Weighting (SAW)adalahcara dan  metode Multiple Attribute Decision Making (MADM) yang  sangat  sederhana  dan  simpel  dan  paling  sering  digunakan  oleh  pengguna.  Pada  metode  paling  mudah  untuk digunakan, karena mempunyai algoritma yang mudah. Metode SAW disebut juga sebagai metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari dan memfilter penjumlahan  yang  terbobot dari  urutan  kinerja pada setiap alternative yang ada pad atribut (Setiaji, 2013).
Dalam beberapa penelitian terdahulu yang dituliskan dalam jurnal atau karya ilmiah tentang penggunaan Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  pada  sistem  pemilihan  adalah    menyimpulkan  bahwa  untuk  dapat  mengolah  data-data penilaian lebih objektif maka perlu dibangun sistem pendukung keputusan yang dapat menentukan siapa saja yang berhak mendapat penghargaan tersebut, sekaligus menghilangkan perhitungan secara manual maka dibuat secara komputerisasi dan  membantu  masalah  semi  terstruktur  yaitu  permasalahan  yang  rutin  berulang,  tetapi  masih  dibutuhkan  human judgement dalam penerapan solusinya(Windarto, 2017). Berikut pada tabel 1 dapat dilihat beberapa penelitian terkait.
Tabel 1. Penelitian Terkait Nama Penulis Judul Hasil Penelitian Sri Eniyati Perancangan  Sistem  Pendukung Pengambilan  Keputusan  untuk Penerimaan  Beasiswa  dengan Metode SAW Dalam  penelitian  ini  dibahas  sistem  pendukung keputusan  untuk  menghasilkan  keputusan  lembaga yayasan dalam penilaian siswa-siswi berprestasi dalam situasi  terstruktur  dan  semi  terstruktur.  Pada  sistem pendukung  keputusan  Banyak  penelitian  yang  dapat dilakukan  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting (Eniyati, 2011). Arie Setya Putra, Desi Rahma  Aryanti,  Indah Hartati Metode  SAW  (  Simple  Additive Weighting  )  sebagai  Sistem Pendukung Keputusan Guru Berprestasi tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  siswa- siswi  berprestasi  dan  kurang  mampu  yang  berhak mendapatkan  beasiswa  dari  lembaga  yayasan  (Putra, Aryanti, & Hartati, 2018). Pratomo Setiaji Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan Metode Simple Additive Weighting Metode  Simple  additive  weighting  (SAW)  dipilih karena  mampu  menyelsaikan  masalah  berdasarkan kriteria  yang  sudah  dihitung  dengan  nilai  bobot  dari setiap  atributnya.  Sistem  pendukung  keputusan  yang dibuat  untuk  membantu  pihak  lembaga  menentukan siapa  saja  yang  berhak  mendapatkan  beasiswa  dari lembaga terkait (Setiaji, 2013). I Gede Iwan Sudipa Decision Support System Dengan Metode  AHP,  SAW  dan  ROC Untuk Penentuan Pemberian Beasiswa Metode  SAW  mengharuskan  para  pembuat  keputusan dalam pemberian beasiswa agar menentukan bobot bagi setiap atribut (I Gede Iwan Sudipa, 2018). Anik Andriani Sistem  Pendukung  Keputusan Berbasis  Decision  Tree  Dalam Pemberian Beasiswa Dalam Pendukung Keputusan ini, model yang Dipakai yaitu model nalitis, database , penilaian dan pandangan para  pembuatkeputusan  dan  proses  pemodelan  yang berbasis  komputer  guna  mendukung  pengambilan keputusan yang semi terstruktur(Andriani, 2013).
Untuk mempermudah lembaga untuk menentukan siswa-siswi yang berhak menerima beassiwa, maka perlu sistem yang  berfungsi  untuk  membantu  melakukan  seleksi  para  calon  penerima  beasiswa.  Sistem  rekomendasi  pemberian beasiswa adalah suatu sistem yang berfungsi membantu pengurus dalam melakukan penyeleksian terhadap para calon penerima beasiswa. Maka metode yang diterapkan untuk menghasilkan keputusan siswa-siswi berprestasi yaitu metode SAW karena dapat melakukan perankingan secara cepat dan tepat, namun tetap memperhitungan sifat atribut yang saling bertentangan,  yang  nantinya  memberikan  manfaat  untuk  lebih  mengefektifkan  hasil  seleksi  dalam  perhitungan penerimaan beasiswa bagi siswa-siswi berprestasi.
Dengan metode perangkingan tersebut, maka penilaian penerima beasiswa akan tepat sasaran karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan,  sehingga mendapatkan hasil yang  tepat dan akurat dan juga tepat sasaran terhadap siswa-siswi yang akan menerima program beasiswa tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung keputusan  merupakan  sistem  yang  berbasis  komputer  yang  output  nyamemberikan  macam-macam alternatif  keputusan  yang  diperlukan  agar  membantu  pihak  pengelola  dalam  menyelesaikan  permasalahan  dengan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
menggunakan  data  informasi  dan  model  yang  ditetapkan.  Untuk  menghasilkan  keputusan  yang  tepat  dalam  sistem pendukung keputusan, maka perlu informasi dan fakta-fakta yang diinginka dan harus berkualitasa(Eniyati, 2011). Sistem ini bermanfaat untuk mengambil keputusan dalam situasi yang tidak terstruktur dan semi terstruktur, yang mana tidak seorang pun yang tau bagaimana keputusan itu di buat (Hartini, Ruskan, & Ibrahim, 2013; Kusrini, 2007; Nofriansyah & Defit,  2018).  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  SPK  merupakan  sistem  yang  berbasis  komputer  untuk  mencari  dan menghasilkan  alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  tertentu  yang  berguna  membantu  pengambilan  keputusan  secara obyektif(Kusumadewi, Hartati, Harjoko, & Retantyo Wardoyo, 2006; Limbong et al., 2020; Turban, Aronson, & Liang, n.d.).

## 3.2 Siswa-Siswi Berprestasi
Prestasi  merupakan  hasil  dari  usaha  yang  dilakukan  oleh  seseorang  yang  mampu  mengasah  kelebihannya  dan  dapat dimanfaatkan untuk kegiatan yang positif dibidang akademik maupun non akademik, serta berusaha untuk meminimalisir kekurangan yang ada pada dirinya menjadi ilmu pengetahuan yang bermanfaat bagi dirinya.
Ilmu pengetahuan sangat lah penting bagi siswa-siswi, menjadi siswa-siswi berprestasi merupakan sebuah impian setiap anak sekolah, karena akan menjadi suatu kebanggaan pada dirinya dan orang tuanya. setiap lembaga pendidikan selalu memiliki  visi  dan  misi  yang  berpatokan  pada  lulusan  yang  cerdas,  unggul,  dalam  berprestasi,  berwawasan  luas  dan mewujudkan peringkat penilaian bertaraf nasional maupun internasional(Trisnawarman & Hartanto, 2007).

## 3.3 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode penjumlahan yang terbobot. Konsep dasar dari metode SAW adalah mencari penjumlahan yang terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif di semua atribut. Metode SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  bandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang disediakan(Setiaji, 2013). Metode SAW mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating dan bobot tiap atribut(I Gede Iwan Sudipa, 2018). Formula yang digunakan untuk melakukan normalisasi adalah sebagai berikut:
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑥𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛(𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
min 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)𝑋 𝑖𝑗 } (1) Keterangan: Rij = Rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj :i=1,2,...,m dan j = 1,2, ..., n . Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i . Min Xij = Nilai terkecil dari setiap kriteria i . Xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap criteria. Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik . Cost =
Jika nilai terkecil adalah terbaik..
Rumus preferensi
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊𝑗 . 𝑅𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan: Vi = Rangking untuk setiap alternatif Wj =
Nilai bobot rangking (dari setiap alternatif)
Rij =
Nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebihbesar mengindikasikan bahwa alternatif A ilebih terpilih(Windarto, 2017)
Langkah penyelesaian Simple Additive Weighting (SAW):
a) Menentukan kriteria–kriteria yang dibutuhkan untuk dijadikan acuan padapengambilan keputusan.
b) Menetukanrating kecocokan alternatif pada setiap atribut yang dibutuhkan.
c) Membuatmatrikskeputusan  berdasarkan  criteria,  kemudian  melakukannormalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi.
d) Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitupenjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik sebagai solusi(Putra et al., 2018).
2.4 Tahapan Penelitian
Didalam melakukan penelitian ini, penulis melakukan beberapa tahapan.  Metode pengumpulan data  yang digunakan untuk mendapatkan data yang dibutuhkan penulis yaitu:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
a. Penelitian keputakaan, pada tahap ini penulis membaca literatur terkait penelitian-penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya oleh beberapa pakar, termasuk membaca beberapa jurnal dan buku yang berkaitan dengan siswa-siswi berprestasi dan berkaitan tentang metode yang digunakan pada sistem pendukung keputusan dalam pemilihan siswa- siswi berprestasi.
b. Studi kelayakan, pada tahap ini bertujuan apakah sistem yang dibangun tersebut layak direalisasaikandalam pemberian beasiswa  yang  tepat  sasaran,  efektif  dalam  masalah  pembiayaan,  waktu,  serta  perbedaan  dengan  sistem  yang  ada sekarang
c. Analisis, pada tahap ini penulis bekerjasama mengumpulkan data-data, mempelajari, dan merumuskan siapa saja yang berhak  mendapatkan  beasiswa,  pada  tahap  ini  penulis  juga  menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting untuk melakukan perangkingan terhadap siswa-siswi berprestasi di SMK Swasta Mustafa . d. Penetapan hasil,pada tahap inisiswa-siswi yang terpilih mendapatkan beasiswa. Dari tahapan diatas dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang  dihasilkan  dari  pembahasan  diatas  adalah  sebuah  alternatif  yang  memiliki  nilai  urutantertinggi  ke alternatifterendah. Hasil akhir yang dikeluarkan oleh perhitungannanti berasal dari nilai setiap atribut kriteria,pada setiap kriteria memiliki nilai berbeda-beda pada setiap atribut.Dalam pemberian beasiswa untuk siswa-siswi di SMK Mustafa ada  beberapa  kriteria  yang  dibutuhkan  danmenjadi  dasar  acuan  bagi  lembaga  sekolah  dalam  memberikan  beasiswa tersebut, criteria tersebut dijadikan patokan dalam melakukan perhitungan dengan menggunakan metode SAW( Simple Additive weighting) . Kriteria tersebut ditunjukkan pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 2. Atribut kriteriapemilihan siswa-siswi berprestasi
Kriteria Keterangan Jenis C1 Absensi Benefit C2 Nilai rata-rata raport Benefit C3 Pretasi akademik Benefit C4 Pretasi non akademik Benefit C5 Organisasi yang diikuti Benefit C6 Jumlah tanggungan orang tua Benefit Keterangan atribut pada tabel 2: Absensi : merupakan tingkat kehadiran siswa-siswi di sekolah yang diambil dari laporan absensi kelas. Nilai rata-rata raport : merupakan nilai rata-rata pada rapot yang diambil pada setiap semester. Pretasi akademik : merupakan  prestasi  akademik  yang  didapatkan  diruang  lingkup  sekolah maupun di luar ruang lingkup sekolah. Pretasi non akademik : merupakan prestasi yang didapatkan di luar materi akademik pembelajaran. Organisasi yang diikuti :
merupakanorganisasi yang diikuti oleh siswa-siswi di ruang lingkup sekolah maupun diluarruang lingkup. Jumlah tanggungan orang tua : merupakan jumlah semua tanggungan dalam satu keluarga.
Penelitian kepustkaan
Studi kelayakan Analisis Penetapan hasil

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Pada tabel 2 menampilkan semua atribut yang dibutuhkan dalam pemilihan siswa-siswi berprestasi, pada atribut tersebut belum memiliki bobot kepentingan. Untuk itu peneliti mengunakan metode Rank Order Centroid( ROC) untuk menghasilkan nilai bobot. Hasil penilaian dari bobot atribut pada tabel 1 dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 3. Bobot atribut C1 C2 C3 C4 C5 C6 Bobot 0.41 0.24 0.16 0.10 0.06 0.03
Berikut  merupakan  data  siswa-siswi  yang  terdapat  pada  SMK  Mustafa.  Setelah  dilakukan  penelitian  lapangan, diperoleh 30 siswa-siswi SMK Mustafa.
Tabel 4. Alternatif siswa-siswi Nama C1  C2  C3  C4 C5 C6 Agil (A1) 0 80 1 1 2 6 Agung (A2) 0 75 0 0 2 1 Alvi(A3) 0 87 0 0 2 2 Anang (A4) 0 86 0 0 1 3 Andi (A5) 0 88 0 0 1 2 Andre (A6) 0 80 3 0 2 4 Angga (A7) 0 80 0 1 1 5 Arman (A8) 0 70 0 0 3 2 Bayu (A9) 0 80 4 0 1 3 Fadilla (A10) 0 67 0 0 2 4 Fahmi (A11) 0 80 0 1 1 6 Farel (A12) 0 87 2 1 2 7 Farhan (A13) 0 78 1 0 0 3 Habib (A14) 0 78 1 0 0 4 Heri (A15) 0 80 2 0 0 2 Imam (A16) 0 74 0 0 2 6 Indra (A17) 0 81 0 0 1 1 Irsyad (A18) 0 82 0 0 3 2 Lita (A19) 0 88 3 0 1 1 Maksum (A20) 0
76 2 0 0 2 Nana (A21) 0 77 0 0 1 3 Nuri (A22) 0 84 2 1 3 4 Raisa (A23) 0 87 0 1 1
5
Riska (A24) 0 90 1 1 2
6
Rizy (A25) 0 87 3 0 0
3
Supri (A26) 0 76 3 0 0 2 Yeni (A27) 0 87 1 0 0
1
Yuda (A28) 0 87 2 0 1
3
Zahra (A29) 0 78 0 0 1 1 Zizi (A30) 0 82 0 0
1 3
Dari data yang terdapat pada tabel 3, merupakan data-data rating kecocokan yanga terlihat pada tabel 4
Tabel 5. Rating kecocokan
Alternatif C1  C2  C3  C4 C5 C6 (A1) 0 80 1 1 2 6
(A2)
0
75 0 0 2 1
(A3)
0
87 0 0 2 2
(A4)
0
86 0 0 1 3
(A5)
0
88 0 0
1 2
(A6)
0 80 3 0 2 4 (A7) 0 80 0 1 1 5 (A8) 0 70 0 0 3 2 (A9) 0 80 4 0 1 3 (A10) 0 67 0 0 2 4 (A11) 0 80 0 1
1 6
(A12)
0 87 2 1
2 7
(A13)
0 78 1 0
0 3
(A14)
0 78 1 0 0 4

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Alternatif C1  C2  C3  C4 C5 C6 (A15) 0 80 2 0 0 2 (A16) 0 74 0 0 2 6 (A17) 0 81 0 0 1 1 (A18) 0 82 0 0 3 2 (A19) 0 88 3 0 1 1 (A20) 0 76 2 0 0 2 (A21) 0 77 0 0 1 3 (A22) 0 84 2 1 3 4 (A23) 0 87 0 1 1 5 (A24) 0 90 1 1 2 6 (A25) 0 87 3 0 0 3 (A26) 0 76 3 0 0 2 (A27) 0 87 1 0 0 1 (A28) 0 87 2 0 1 3 (A29) 0 78 0 0 1 1 (A30) 0 82 0 0
1 3
Setelah  data  pendukung  terpenuhi,  yaitu  berupa  atribut,  bobot  dan  alternatif,  maka  tahapan  selanjutnya menerapkan  metode Simple  Addtive  Weighting (SAW).  Dapat  diperoleh  hasil  yang  efektif  pada  peringkat  siswa-siswi berprestasi. Adapun tahapan metode SAW sebagai berikut:
1. Menerapakan matriks keputusan (X ij ) Berikut matriks keputusan X ij X ij 0 80 1 1 2 6 0 75 0 0 2 1
0 87 0 0 2 2 0 86 0 0 1 3 0 88 0 0 1 2 0 80 3 0 2 4 0 80 0 1 1 5 0 70 0 0 3 2 0 80 4 0 1 3 0 67 0 0 2 4 0 80 0 1 1 6 0 87 2 1 2 7 0 78 1 0 0 3 0 78 1 0 0 4 0 80 2 0 0 2 0 74 0 0 2 6 0 81 0 0 1 1 0 82 0 0 3 2 0 88 3 0 1 1 0 76 2 0 0 2 0 77 0 0 1 3 0 84 2 1 3 4 0 87 0 1 1 5 0 90 1 1 2 6
0 87 3 0 0 3 0 76 3 0 0 2 0 87 1 0 0 1 0 87 2 0 1 3
0 78 0 0 1 1 0 82 0 0 1 3 2. Melakukan perhitungan untuk mendapatkan matriks ternormalisasi (Rij). Berikut untuk mendapatkan perhitungan C1 dengan menggunakan kriteria keuntungan(benefit) r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00
r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00 r 1,1 =0/0=0.00
Berikut untuk mendapatkan perhitungan C2 dengan menggunakan kriteria keuntungan(benefit)
r 1,2 =80/90=0.89 r 1,2 =75/90=0.83
r 1,2 =87/90=0.97
r 1,2 =86/90=0.96
r 1,2 =88/90=0.98
r 1,2 =80/90=0.89
r 1,2 =80/90=0.89
r 1,2 =70/90=0.78
r 1,2 =80/90=0.89
r 1,2 =67/90=0.74 r 1,2 =80/90=0.89
r 1,2 =87/90=0.97 r 1,2 =78/90=0.87 r 1,2 =78/90=0.87 r 1,2 =80/90=0.89 r 1,2 =74/90=0.82 r 1,2 =81/90=0.90
r 1,2 =82/90=0.91 r 1,2 =88/90=0.98 r 1,2 =76/90=0.84 r 1,2 =77/90=0.86 r 1,2 =84/90=0.93 r 1,2 =87/90=0.97 r 1,2 =90/90=1.00 r 1,2 =87/90=0.97 r 1,2 =76/90=0.84 r 1,2 =87/90=0.97 r 1,2 =87/90=0.97 r 1,2 =78/90=0.87 r 1,2 =82/90=0.91
Berikut untuk mendapatkan perhitungan C3 dengan menggunakan kriteria keuntungan(benefit) r 1,3 =1/4=0.25

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
r 1,3 =0/4=0.00
r 1,3 =0/4=0.00 r 1,3 =0/4=0.00
r 1,3 =0/4=0.00 r 1,3 =3/4=0.75 r 1,3 =0/4=0.00 r 1,3 =0/4=0.00
r 1,3 =4/4=1.00 r 1,3 =0/4=0.00
r 1,3 =0/4=0.00 r 1,3 =2/4=0.50
r 1,3 =1/4=0.25 r 1,3 =1/4=0.25
r 1,3 =2/4=0.50
r 1,3 =0/4=0.00
r 1,3 =0/4=0.00
r 1,3 =0/4=0.00
r 1,3 =3/4=0.75
r 1,3 =2/4=0.50
r 1,3 =0/4=0.00 r 1,3 =2/4=0.50
r 1,3 =0/4=0.00 r 1,3 =1/4=0.25 r 1,3 =3/4=0.75 r 1,3 =3/4=0.75 r 1,3 =1/4=0.25 r 1,3 =2/4=0.50
r 1,3 =0/4=0.00 r 1,3 =0/4=0.00
Berikut untuk mendapatkan perhitungan C4 dengan menggunakan kriteria keuntungan(benefit)
r 1,4 =1/1=1.00 r 1,4 =0/1=0.00
r 1,4 =0/1=0.00
r 1,4 =0/1=0.00
r 1,4 =0/1=0.00
r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =1/1=1.00
r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00
r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =1/1=1.00 r 1,4 =1/1=1.00 r 1,4 =0/1=0.00
r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00
r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =1/1=1.00 r 1,4 =1/1=1.00 r 1,4 =1/1=1.00 r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00 r 1,4 =0/1=0.00

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Berikut untuk mendapatkan perhitungan C5 dengan menggunakan kriteria keuntungan(benefit) r 1.5 =2/3=0.67 r 1.5 =2/3=0.67 r 1.5 =2/3=0.67 r 1.5 =1/3=0.33 r 1.5 =1/3=0.33 r 1.5 =2/3=0.67 r 1.5 =1/3=0.33 r 1.5 =3/3=1.00 r 1.5 =1/3=0.33 r 1.5 =2/3=0.67 r 1.5 =1/3=0.33
r 1.5 =2/3=0.67
r 1.5 =0/3=0.00
r 1.5 =0/3=0.00
r 1.5 =0/3=0.00
r 1.5 =2/3=0.67
r 1.5 =1/3=0.33 r 1.5 =3/3=1.00 r 1.5 =1/3=0.33 r 1.5 =0/3=0.00 r 1.5 =1/3=0.33 r 1.5 =3/3=1.00 r 1.5 =1/3=0.33 r 1.5 =2/3=0.67 r 1.5 =0/3=0.00 r 1.5 =0/3=0.00 r 1.5 =0/3=0.00
r 1.5 =1/3=0.33
r 1.5 =1/3=0.33 r 1.5 =1/3=0.33
Berikut untuk mendapatkan perhitungan C6 dengan menggunakan kriteria keuntungan(benefit)
r 1.6= 6/7=0.85 r 1.6= 1/7=0.14 r 1.6= 2/7=0.28 r 1.6= 3/7=0.42 r 1.6= 2/7=0.28 r 1.6= 4/7=0.57 r 1.6= 5/7=0.71 r 1.6= 2/7=0.28 r 1.6= 3/7=0.42 r 1.6= 4/7=0.57 r 1.6= 6/7=0.85 r 1.6= 7/7=1.00 r 1.6= 3/7=0.42 r 1.6= 4/7=0.57 r 1.6= 2/7=0.28 r 1.6= 6/7=0.85 r 1.6= 1/7=0.14 r 1.6= 2/7=0.28 r 1.6= 1/7=0.14 r 1.6= 2/7=0.28 r 1.6= 3/7=0.42 r 1.6= 4/7=0.57 r 1.6= 5/7=0.71 r 1.6= 6/7=0.85 r 1.6= 3/7=0.42 r 1.6= 2/7=0.28

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
r 1.6= 1/7=0.14 r 1.6= 3/7=0.42 r 1.6= 1/7=0.14 r 1.6= 3/7=0.42
Hasil perhitungan untuk mendapatkan matrik ternormalisasi terlihat pada matrik r ij berikut:
r ij 0.00
0.89 0.25 1.00 0.67 0.85 0.00 0.83 0.00 0.00 0.67 0.14 0.00 0.97 0.00 0.00 0.67 0.28 0.00 0.96 0.00 0.00 0.33 0.42 0.00 0.98 0.00 0.00 0.33 0.28 0.00 0.89 0.75 0.00 0.67 0.57 0.00 0.89 0.00 1.00 0.33 0.71 0.00 0.78 0.00 0.00 1.00 0.28 0.00 0.89 1.00 0.00 0.33 0.42 0.00 0.74 0.00 0.00 0.67 0.57 0.00 0.89 0.00 1.00 0.33 0.85 0.00 0.97 0.50 1.00 0.67 1.00 0.00 0.87 0.25 0.00 0.00 0.42 0.00 0.87 0.25 0.00 0.00 0.57 0.00 0.89 0.50 0.00 0.00 0.28 0.00 0.82 0.00 0.00 0.67 0.85 0.00 0.90 0.00 0.00 0.33 0.14 0.00 0.91 0.00 0.00 1.00 0.28 0.00 0.98 0.75 0.00 0.33 0.14 0.00 0.84 0.50 0.00 0.00 0.28 0.00 0.86 0.00 0.00 0.33 0.42 0.00 0.93 0.50 1.00 1.00 0.57 0.00 0.97 0.00 1.00 0.33 0.71 0.00 1.00 0.25 1.00 0.67 0.85 0.00 0.97 0.75 0.00 0.00 0.42 0.00 0.84 0.75 0.00 0.00 0.28 0.00 0.97 0.25 0.00 0.00 0.14 0.00 0.97 0.50 0.00 0.33 0.42 0.00 0.87 0.00 0.00 0.33 0.14 0.00 0.91 0.00 0.00 0.33 0.42
3. Menghitung nilai preferensi(v i ) Untuk mendapatkan nilai preferensi, dapat di lihat di bawah ini.
V 1 =(0.41*0.00)+(0.24*0.89)+(0.16*0.25)+(0.10*1.00)+(0.06*0.67)+(0.03*0.85) =0.4193
V 2 =(0.41*0.00)+(0.24*0.83)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*0.67)+(0.03*0.14) =0.2436
V 3 =(0.41*0.00)+(0.24*0.97)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*0.67)+(0.03*0.28) =0.2814
V 4 =(0.41*0.00)+(0.24*0.96)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.42) =0.2628
V 5 =(0.41*0.00)+(0.24*0.98)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.28) =0.2634
V 6 =(0.41*0.00)+(0.24*0.89)+(0.16*0.75)+(0.10*0.00)+(0.06*0.67)+(0.03*0.57) =0.3909
V 7 =(0.41*0.00)+(0.24*0.89)+(0.16*0.00)+(0.10*1.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.71) =0.3547
V 8 =(0.41*0.00)+(0.24*0.78)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*1.00)+(0.03*0.28) =0.2556
V 9 =(0.41*0.00)+(0.24*0.89)+(0.16*1.00)+(0.10*0.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.42) =0.4060

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
=0.2349 V 11 =(0.41*0.00)+(0.24*0.89)+(0.16*0.00)+(0.10*1.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.85) =0.3589
V 12 =(0.41*0.00)+(0.24*0.97)+(0.16*0.50)+(0.10*1.00)+(0.06*0.67)+(0.03*1.00) =0.4830
V 13 =(0.41*0.00)+(0.24*0.87)+(0.16*0.25)+(0.10*0.00)+(0.06*0.00)+(0.03*0.42) =0.2614
V 14 =(0.41*0.00)+(0.24*0.87)+(0.16*0.25)+(0.10*0.00)+(0.06*0.00)+(0.03*0.57) =0.2659
V 15 =(0.41*0.00)+(0.24*0.89)+(0.16*0.50)+(0.10*0.00)+(0.06*0.00)+(0.03*0.28) =0.3020
V 16 =(0.41*0.00)+(0.24*0.82)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*0.67)+(0.03*0.85) =0.2625
V 17 =(0.41*0.00)+(0.24*0.90)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.14) =0.2400
V 18 =(0.41*0.00)+(0.24*0.91)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*1.00)+(0.03*0.28) =0.2868
V 19 =(0.41*0.00)+(0.24*0.98)+(0.16*0.75)+(0.10*0.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.14) =0.3792
V 20 =(0.41*0.00)+(0.24*0.84)+(0.16*0.50)+(0.10*0.00)+(0.06*0.00)+(0.03*0.28) =0.2900
V 21 =(0.41*0.00)+(0.24*0.86)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.42) =0.2388
V 22 =(0.41*0.00)+(0.24*0.93)+(0.16*0.50)+(0.10*1.00)+(0.06*1.00)+(0.03*0.57)
=0.4803
V 23 =(0.41*0.00)+(0.24*0.97)+(0.16*0.00)+(0.10*1.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.71) =0.3739
V 24 =(0.41*0.00)+(0.24*1.00)+(0.16*0.25)+(0.10*1.00)+(0.06*0.67)+(0.03*0.85) =0.4457
V 25 =(0.41*0.00)+(0.24*0.97)+(0.16*0.75)+(0.10*0.00)+(0.06*0.00)+(0.03*0.42) =0.3654
V 26 =(0.41*0.00)+(0.24*0.84)+(0.16*0.75)+(0.10*0.00)+(0.06*0.00)+(0.03*0.28) =0.3300
V 27 =(0.41*0.00)+(0.24*0.97)+(0.16*0.25)+(0.10*0.00)+(0.06*0.00)+(0.03*0.14) =0.2770
V 28 =(0.41*0.00)+(0.24*0.97)+(0.16*0.50)+(0.10*0.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.42) =0.3452
V 29 =(0.41*0.00)+(0.24*0.87)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.14) =0.2328 V 30 =(0.41*0.00)+(0.24*0.91)+(0.16*0.00)+(0.10*0.00)+(0.06*0.33)+(0.03*0.42) =0.2508
Tabel 6. Nilai preferensi(v i ) Nama Nilai Preferensi Peringkat Farel (A12) 0.4830 1 Agil (A1) 0.4193 2 Nuri (A22) 0.4803 3 Riska (A24) 0.4457 4 Bayu (A9) 0.4060 5 Andre (A6) 0.3909 6 Lita (A19) 0.3792 7 Raisa (A23) 0.3739 8 Rizy (A25) 0.3654 9 Fahmi (A11) 0.3589 10 Angga (A7) 0.3547 11 Yuda (A28) 0.3452 12 Supri (A26) 0.3300 13 Heri (A15) 0.3020 14 Maksum (A20) 0.2900 15 Irsyad (A18) 0.2868 16 Alvi(A3) 0.2814 17

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Nama Nilai Preferensi Peringkat Yeni (A27) 0.2770 18 Habib (A14) 0.2659 19 Andi (A5) 0.2634 20 Anang (A4) 0.2628 21 Imam (A16) 0.2625 22 Farhan (A13) 0.2614 23 Arman (A8) 0.2556 24 Zizi (A30) 0.2508 25 Agung (A2) 0.2436 26 Indra (A17) 0.2400 27 Nana (A21) 0.2388 28 Fadilla (A10) 0.2349 29 Zahra (A29) 0.2328 30
Dari tabel hasil perhitungan diatas maka diperoleh bahwa terdapatt 5 siswa-siswi berprestasi yang memiliki nilai tertinggi yaitu Agil(A1) dengan nilai 0.4193, Farel(A12) dengan nilai 0.4830, Nuri(A22) dengan nilai 0.4803, Riska(A24) dengan nilai 0.4457, Bayu(A9) dengan nilai 0.4060. Jadi dari data yang diberikan, maka dapat direkomendasikan bahwa siswa-siswi berprestasiyang berhal menerima beasiswa adalah Agil(A1),Farel(A12),Nuri(A22),Riska(A24), Bayu(A9).

## 4. KESIMPULAN
Dengan terlaksananya penelitian ini, penulis telah membuat dan merancang hasil dari sistem yang telah digunakan melalui metode SAW, dengan menggunakan metode tersebut maka penulis memperoleh hasil terbaik dari lima calon penerima bantuan beasiswa dari lembaga pemberi beasiswa.Dan hasil perhitungan yang sudah dilakukan maka diperoleh bahwa terdapat 5 siswa-siswi berprestasi yang memiliki nilai tertinggi yaitu Agil(A1) ndengan nilai 0.4193, Farel(A12) dengan nilai 0.4830, Nuri(A22) dengan nilai 0.4803, Riska(A24)gdengan nilai 0.4457, Bayu(A9) dengan nilai 0.4060.Jadi dari data yang diberikan, maka dapat  sudadirekomendasikan bahwa siswa-siswi berprestasi yang berhal menerima beasiswa adalah Agil(A1),Farel(A12),Nuri(A22),Riska(A24), Bayu(A9).

## REFERENCES
Al-Hafiz, N. W., Mesran, & Suginam. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penentukan Kredit Pemilikan Rumah Menerapkan Multi- Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (  Moora  ). KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Komputer) , I (1), 306–309.
Andriani, A. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Decision Tree Dalam Pemberian Beasiswa Studi  Kasus : Amik “ Bsi Yogyakarta .” Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi 2013 (SENTIKA 2013) , 2013 (Sentika), 163–168. Eniyati, S. (2011). Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK , 16 (2), 171–176.
Hartini, D. C., Ruskan, E. L., & Ibrahim, A. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Sistem Informasi (JSI) , 5 (1), 546–565.
I Gede Iwan Sudipa. (2018). Decision Support System Dengan Metode AHP, SAW dan ROC Untuk Penentuan Pemberian Beasiswa (Studi Kasus STMIK STIKOM INDONESIA). Jurnal Teknologi Informasi Dan Komputer , 4 (1), 18–30. Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan .
Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Retantyo Wardoyo. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM).
In Edisi Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta.
Limbong, T., Muttaqin, M., Iskandar, A., Windarto, A. P., Simarmata, J., Mesran, M., … Anjar Wanto. (2020). Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Retrieved from
https://books.google.co.id/books?hl=en&lr=&id=6FnYDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=info:7xCcJJHq7K8J:scholar.googl e.com&ots=XdPZfBQLmL&sig=bE2MOSrTIAY5yRdRIBw8SEKJ2aI&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false Nofriansyah, D., & Defit, S. (2018). Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . Nuri Guntur Perdana, T. widodo. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Menggunakan Metode SAW. Universitas Panca Marga Probolinggo , 2016 (November), 1–8. Putra, A. S., Aryanti, D. R., & Hartati, I. (2018). Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) sebagai Sistem Pendukung Keputusan Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya ) . (x).
S, H. W., Amalia, R., M, A. F., & Arivanty, K. (2009). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA  BANK  BRI  MENGGUNAKAN  FMADM  (  STUDI  KASUS :  MAHASISWA  FAKULTAS  TEKNOLOGI  INDUSTRI UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA ) . 2009 (Snati), 1–6. Setiaji, P. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple Additive Weighting. Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 1 (1), 59. https://doi.org/10.24176/simet.v1i1.117 Supriyanti, W. (2014). Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa dengan Metode SAW. Creative Information Technology Journal , 1 (1), 67. https://doi.org/10.24076/citec.2013v1i1.11 Trisnawarman, D., & Hartanto, F. (2007). Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Obat. Fasilkom , 5 (2), 89–95. Turban, E., Aronson, J. E., & Liang, T. (n.d.). Decision Support Systems and Intelligent Systems . Windarto,  agus perdana. (2017). Implementasi metode topsis dan saw dalam memberikan reward pelanggan . 04 (01), 88–101.
Vol 1, No 9, Februari 2021, Hal 459-471 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Profile Author
Nama  saya  Muhammad  Rizky  Ramadhan,  Anak kedua  dari  dua  bersaudara,  saya  adalah  Putra  kandung  dari Bapak Safdin dan Ibu Nurhafizah, saya lahir di Kota Lubuk Pakam, Tj. Garbus Satu, Deli Serdang, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Saya lahir Pada Tanggal 06 Januari 2000 ,Jenjang Pendidikan Penulis berawal dari TK Yapenda Kecamatan Perbaungan, SD Negeri 101950 Lidah Tanah Kecamatan Perbaungan, lalu lanjut di MTs Al-Washliyah 16 Perbaungan ,dan Lanjut MAS Al-Washliyah 12 Perbaungan sampai akhir di Tahun 2018,  dan  saya  berfikir  ingin  menyambung  pendidikan  saya  di  sebuah  Universitas  ,dan  saya  Masuk  di Universitas  Budidarma  dengan  Fakultas  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi  dengan  Jurusan  Teknik Informatika  dengan  jenjang  yang  saya  ambil  yaitu  S1  ,  Dan  saya  sebagai  penulis  sekarang  yaitu  seorang mahasiswa di Semester 5.
Nama  saya  Muhammad  Khairul  Nizam  ,Anak  pertama  dari  dua  bersaudara  ,saya  adalah  Putra  kandung  dari Bapak  Nur  Salam  dan  Ibu  Ngadiem,  saya  lahir  dari  di  Desa  Perk.Lima  puluh,  Kecamatan  Lima  Puluh,  Kab Batubara ,Provinsi Sumatera Utara, Saya lahir Pada Tanggal 28 Juni 2000 ,Jenjang Pendidikan Penulis berawal dari Sd Negeri 010188 Pondok Kresek,lalu lanjut di Mts Negeri 1 Lima Puluh ,dan Lanjut di Smk Negeri 1 Air Putih sampai akhir di Tahun 2018, dan saya berfikir ingin menyambung pendidikan saya di sebuah Universitas ,dan saya Masuk di Universitas Budidarma dengan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi dengan Jurusan Teknik Informatika dengan jenjang yang saya ambil yaitu S1 , Dan saya sebagai penulis sekarang yaitu seorang mahasiswa di Semester 5.