Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 02, hal. 61- 67, Oktober 2017

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2087-5347 (Print)
Alena Uperiati 1,* , Hendra Kurniawan 2 , Erwin Prayoga 3 , Mohd. Ridhwan 4 1,2,3,4 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji 1,2,3,4 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100
* Corresponding Author: alenaup@umrah.ac.id
Abstract — Education is an important thing for every child to get knowledge and formal education in school. Background of children who are from underprivileged families, not the least cause the children  drop  out  of  school.  The  government  provides  solutions  through  Kemenristek  Dikti institution to hold a scholarship program BIDIKMISI for underprivileged and achieving children for education,  especially  from  SMA  /  SMK  or  equivalent  to  university.  In  this  research,  a  decision support system was developed using TOPSIS method (Technique for Order Performance by Equal with Ideal Solution) and SAW (Simple Additive Weighting) method for BIDIKMISI scholarship recipient. The policies used in determining scholarship recipients are generation, value, number of siblings,  father  education,  and  mother  education.  The  results  obtained  by  using  79  data  of prospective recipients obtained by using the name of Nensy, 0.7394 of TOPSIS calculation and 81.7 from the calculation of SAW. Highest value parsing system according to priority.
Keywords — scholarships, TOPSIS, SAW, multi criteria.
I ntisari — Pendidikan merupakan hal yang penting bagi setiap anak untuk mendapatkan ilmu dan pengajaran  secara  formil  dibangku  sekolah.  Latarbelakang  anak  yang  merupakan  dari  keluarga kurang mampu, tidak sedikit menjadi penyebab anak-anak putus sekolah. Pemerintah memberikan solusi melalui lembaga Kemenristek Dikti mengadakan program beasiswa BIDIKMISI bagi anak- anak yang kurang mampu dan berprestasi guna melanjutkan pendidikannya terutama dari lulusan SMA / SMK atau sederajat ke Perguruan Tinggi. Pada penelitian ini dibangun sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode TOPSIS ( Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solutions ) dan metode SAW ( Simple Additive Weighting ) untuk pemilihan calon penerima beasiswa  BIDIKMISI.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  adalah penghasilan orangtua, khl, nilai seleksi, jumlah saudara, pendidikan ayah, dan pendidikan ibu. Hasil penelitian yang didapat dengan menggunakan 79 data calon penerima diperoleh bobot terbaik oleh mahasiswa atas nama Nensy, 0.7394 dari perhitungan TOPSIS dan 81,7 dari hasil perhitungan SAW .  Sistem  mengurutkan  nilai  tertinggi  sampai  terendah  dengan  rekomendasi  nilai  seleksi  tertinggi memperoleh prioritas kandidat beasiswa.
Kata kunci — beasiswa, TOPSIS, SAW, multi criteria .

## I. P ENDAHULUAN
Beasiswa  dapat  dikatakan  sebagai penghasilan  bagi  yang  menerimanya,  karena
beasiswa dapat diartikan menambah kemampuan ekonomi  bagi  penerimanya,  berarti  beasiswa merupakan penghasilan.

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode Topsis dan Metode SAW
A. Uperiati dkk., Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode Topsis dan Metode SAW
Beasiswa  merupakan  pemberian  berupa bantuan    keuangan    maupun  pendidikan  yang diberikan  perorangan,  mahasiswa  atau  pelajar yang  digunakan  demi  keberlangsungan pendidikan  yang  ditempuh  bagi  yang  memiliki prestasi  dibidang    akademik,    non    akademik dan    kemampuan    ekonominya    lemah,    serta telah  memenuhi  syarat-syarat  yang  ditentukan pihak    pemberi    beasiswa.  Beasiswa  dapat diberikan oleh lembaga pemerintahan, perusahaan,  universitas,  yayasan  atau  instansi- instansi yang lain[1].
Pemberian  beasiswa  dapat  digolongkan menjadi pemberian secara percuma atau dengan ikatan  kerja  setelah  selesainya  pendidikan  sang penerima  beasiswa  tersebut,  lama  ikatan dinasnya  juga  bermacam-macam  tergantung pada  peraturan  yang  sudah  ditentukan  oleh instansi  pemberi  beasiswa  ataupun  yang merekomendasikan beasiswa.
Bidikmisi adalah beasiswa yang diperuntukkan  bagi  siswa  yang    berprestasi  di sekolahnya masing-masing tetapi kurang mampu secara ekonomi untuk  menempuh pendidikan di perguruan        tinggi  yang  diselenggarakan pemerintah.  Oleh  karena  mahasiswa  penerima beasiswa  bidik  misi  adalah  siswa-siswa  yang berprestasi  di  sekolahnya  masing-masing  maka diharapkan  mereka  menunjukan  prestasi  yang bagus  ketika  mereka  diterima  menjadi mahasiswa pada perguruan tinggi[2].
Syarat  prestasi  pada  bidikmisi  ditujukan untuk  menjamin  bahwa  penerima  bidikmisi terseleksi  dari  yang  benar  benar  mempunyai potensi  dan  kemauan  untuk  menyelesaikan pendidikan  tinggi.  Sehingga  bidikmisi  hanya diprioritaskan  dari  calon  penerima  yang kekuatan  ekonominya  kurang.  Bidikmisi dahulunya  diurutkan  secara  manual.  Agar  lebih efisien oleh karena itu, penulis mengangkat judul penelitian, Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima  Beasiswa  Bidikmisi  Menggunakan Metode TOPSIS dan SAW. Dengan Studi kasus pada Universitas Maritim Raja Ali Haji.
Metodologi proses pengambilan keputusan telah  berkembang  menjadi  lebih  baik.  Masalah pembuatan  keputusan  umumnya  menyiratkan pemilihan  solusi  terbaik.  Selain  dari  perolehan
nilai  akhir  dari  kriteria    yang  dihasilkan, pemilihan  solusi  terbaik  juga  tergantung  pada pengambil  keputusan,  yaitu  kembali  pada individu  yang  berwenang  untuk  menentukan keputusan [3]. Untuk perhitungan  yang  optimal dapat digunakan metode TOPSIS [4].

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengamatan Lapangan
Pengamatan  lapangan  dilakukan  dengan cara  mengenali  dan  memahami  kegiatan  yang dilakukan  selama  penelitian  berlangsung,  yaitu pengamatan  pada  pemilihan  calon  penerima BIDIKMISI  yang  berkaitan  dengan  kriteria- kriteria penilaian.

## B. Kriteria dan Implementasi Sistem
Kriteria  sistem  pada  penelitian  ini  adalah parameter-parameter  yang  menjadi  kriteria  dan alternatif pada obyek yang diteliti.
1) Kriteria penghasilan orangtua : Variabel dari penghasilan orang tua dan nilai dari setiap atribut kriteria serta bobot kriteria:
Tabel 1 . Bobot untuk Kriteria Penghasilan Orang Tua
Penghasilan
Orangtua  Bobot  Kategori Bobot Kriteria
0 < 1.500.000 10 Kecil 30 1.500.001 - 2.000.000 7,5 Cukup 2.000.001 -
2.500.000 5 Besar > 2.500.001 2,5 Sangat Besar 2) Kriteria KHL : Variabel dari KHL dan nilai dari setiap atribut kriteria serta bobot kriteria:
Tabel 2 . Bobot untuk Kriteria KHL
Kabupaten KHL Bobot  Bobot Kriteria
Anambas  2,791,038 10 25
Batam
2,172,973 9 Lingga
2,121,860 8 Karimun  1,889,796 7 Bintan 1,887,583 6 Natuna 1,878,951 5
Tanjung Pinang 1,550,959 4 Kepri
1,664,156 3 3) Kriteria Nilai Seleksi : Variabel dari nilai seleksi dan nilai dari setiap atribut kriteria:
Tabel 3 . Bobot untuk Kriteria Nilai Seleksi Nilai Bobot  Kategori Bobot Kriteria 560 - 600 10 Sangat Tinggi
20 520 - 559
8 Tinggi 480 - 519 6 Cukup 440 - 479 4 Rendah
400 - 439 2 Sangat Banyak 4) Kriteria Jumlah Saudara : Variabel dari jumlah saudara dan nilai dari setiap atribut kriteria:
Tabel 4 . Bobot untuk Kriteria Jumlah Saudara
Jumlah Saudara  Bobot  Kategori Bobot kriteria
> 4 10 Sangat Banyak 15 = 3 7,5 Banyak = 2 5 Sedang = 1 2,5 Sedikit 5) Kriteria Pendidikan Ayah : Variabel dari pendidikan ayah dan nilai dari setiap atribut kriteria:
Tabel 5 . Bobot untuk Kriteria Pendidikan Ayah
Pendiikan
Bobot  Bobot Kriteria Tidak Tamat SD 10 5 Tamat SD 8,3 Tamat SMP 6,6 Tamat SMA 5 Tamat D3 3,3 Tamat S1 1,6 6) Kriteria Pendidikan Ibu : Variabel dari pendidikan ibu dan nilai dari setiap atribut kriteria:
Tabel 6 . Bobot untuk Kriteria Pendidikan Ibu
Pendiikan Bobot  Bobot criteria Tidak Tamat SD 10 5 Tamat SD 8,3
Tamat SMP 6,6 Tamat SMA 5
Tamat D3 3,3 Tamat S1 1,6
Adapun  yang  menjadi  alternatif  pada penelitian  ini  adalah  calon-calon  penerima beasiswa.  Pemilihan  menggunakan  Sistem pendukung Keputusan dengan metode TOPSIS dan SAW.
Berikut adalah flowchart perhitungan untuk proses  mendapatkan  hasil  pemilihan  calon penerima beasiswa:
Gambar 1 . Flowchart TOPSIS dalam pemberian beasiswa
Gambar 2 . Flowchart SAW dalam pemberian beasiswa
A. Uperiati dkk., Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode Topsis dan Metode SAW

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Sistem Pendukung Keputusan penerimaan beasiswa dengan TOPSIS
Metode  TOPSIS  adalah  kategori  Multi- Criteria Decision Making (MCDM) yaitu teknik pengambilan  keputusan  dari  beberapa  pilihan alternatif  yang  ada.  TOPSIS  bertujuan  untuk menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.  Solusi  ideal  positif  memaksimalkan kriteria  manfaat  dan  meminimalkan  kriteria biaya,  sedangkan  solusi  ideal  negatif memaksimalkan kriteria biaya dan meminimalkan kriteria manfaat. Kriteria manfaat merupakan  kriteria  dimana  ketika  nilai  kriteria tersebut semakin besar maka semakin layak pula untuk  dipilih.  Sedangkan  kriteria  biaya merupakan  kebalikan  dari  kriteria  manfaat, semakin  kecil  nilai  dari  kriteria  tersebut  maka akan semakin layak untuk dipilih.
TOPSIS  memerlukan  rating  kinerja  setiap alternative  A i pada  setiap  criteria  C j yang ternormalisasi yaitu:
= ∑
i = 1, 2, …, m; dan j = 1, 2, ….n. Solusi  ideal  positif  A+  dan  solusi  ideal negative A- dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (y ij ) sebagai:
=
Dengan i = 1, 2, …, m; dan j = 1, 2, …n. = ( , , … , ); = ( , , … , ); Dengan = ; j adalah atribut keuntungan ; jika j adalah atribut biaya = ; j adalah atribut keuntungan
; jika j adalah atribut biaya
Jarak antara alternative Ai dengan solusi ideal positif dan negatif dirumuskan dengan:
= ∑ −
= ∑ −
Menentukan  Nilai  Preferensi  untuk  setiap alternatif dirumuskan dengan :
=
Dalam  metode  TOPSIS,  alternatif  yang optimal adalah yang paling dekat dengan solusi ideal  positif  dan  paling  jauh  dari  solusi  ideal negatif [5].
Berikut adalah 3 sampel data inputan untuk perhitungan  manual  dengan  menggunakan metode TOPSIS:
Tabel 7 . Data Inputan
N o Nama Maha- siswa Pengha- silan
Pendidikan JML Saud ara Nilai Seleksi KHL Ay ah I b u Ayah Ibu C1
C5 C6 C4 C3 C2 1  Nensy  3.000.000
Tamat SD Tamat SMP 2 540,3 962 1.664 .156 2  Rudian to 1.500.000 Tidak Tamat SD Tidak Tamat SD 0 474,2 09 2.121 .860 3  Elsafar ida S 3.000.000 Tamat SMA Tamat SMA 1 562,8 466 2.172 .973
Dari  inputan  di  atas  maka  didapat  bobot penilaiannya sebagai berikut pada Tabel  8:
Tabel 8 . Bobot nilai dari data inputan
No  Nama C1  C2  C3  C4  C5  C6 1 Nensy 2,5  3 8 5 8,3  6,6 2 Rudianto  10  8 4 2,5  10  10 3 Elsafarida  2,5  9 10  2,5  5 5
Hasil  perhitungan  mengikuti  langkah- langkah flowchart yang kemudian hasil akhirnya diperoleh dan disajikan pada Tabel 9 berikut:
Tabel 9 . Hasil dengan Metode TOPSIS
Rank
Nama
Hasil 1 Nansy 0.888025
2
Elsafarida 0.071916
3 Rudianto 0.631008

## B. Sistem Pendukung Keputusan
penerimaan beasiswa dengan SAW Adapun sampel data inputan sama dengan data  yang  digunakan  pada  TOPSIS  demikian pula  pembobotannya.  Disini  dengan  SAW masing-masing kriteria diberi bobot dan jumlah semua  bobot  harus  I.  Setiap  alternatif  dinilai berkenaan dengan setiap kriteria.
(1) (2) (3) (4) (5)
(6)
Kemudian  dilakukan  normalisasi  dengan formula sebagai berikut:
=
ℎ ( ) ℎ ( ) Dimana r ij adalah  rating  kinerja ternormalisasi, Max ij itu  nilai  maksimum  dari setiap baris dan kolom, Min ij itu nilai minimum dari setiap baris dan kolom, X ij merupakan baris dan kolom dari matriks.
Dengan r ij adalah  rating  kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut C j ; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif ( V i ) diberikan sebagai berikut:
= Dimana W j adalah  bobot  yang  telah ditentukan, r ij mewakili  nilai  normalisasi  dari kriteria  dan V i adalah  keseluruhan  skor alternative.  Alternatif  dengan  nilai V i tertinggi dianggap  sebagai  alternatif  terbaik  [6].  Nilai V i yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif A i lebih terpilih.
Hasil perhitungannya dengan metode SAW disajikan pada Tabel 10 sebagai berikut :
Tabel 10 . Hasil dengan Metode SAW Rank Nama
Hasil
1 Nansy 92,799927 2 Elsafarida 75,8333333 3 Rudianto 37,375 C. Perbandingan Hasil pemilihan TOPSIS
dan SAW
Berikut  adalah  perbandingan  hasil  yang diperoleh dari perhitungan metode TOPSIS dan metode SAW:
Tabel 11 . Perbandingan Hasil TOPSIS dan SAW
N o TOPSIS SAW Nama Hasil Nama Hasil 1 NENSY 0.739 NENSY 81.700 2 ARDA FITRIA ULFA 0.723 WAHYU TIRTAMA 80.264 3 JULIANA 0.695 RIO SAPUTRA JOHAN TR 72.476
4 WAHYU TIRTAMA 0.684 RIO PRATAMA SANDI 72.183 5 RIO SAPUTRA
JOHAN TR 0.669 ARDA FITRIA ULFA 70.924 6 ANDRIANIS AGUSTIN 0.666 ELSAFRIDA SITOHANG 66.983 7 PUTRI SARTIKA
GURNIN 0.654 DWI NINDI FINDIANTI 64.728 8 SONDA SAFARIANS YAH J
0.638 ENDAH AYU SURYANINGR
62.983 9 MASRI GINTING MUNTHE
0.627 ANDRIANIS AGUSTIN 60.650 10 NOVA SALPIANI
0.625
NURASLIZA 60.350
11 TITIN 0.618 ALEX AGUS SUTIKNO 60.202 12 ALEX AGUS SUTIKNO 0.606 JULIANA
60.202
13 SYAHRIADI RAHMADDA NI 0.604 SONDA SAFARIANSY AH J 58.650 14 MOHAMMA D FENDY PRAST
0.604 ROLA
AFRIYANTI 57.350
15 TUTI SRI
RAHAYU 0.603 BAYU PUTRA WIBOWO 56.900 16 SELLY 0.603 PUTRI SARTIKA GURNIN 56.512
17 AYU DISTIRA
0.600
SUHENDRA 55.864 18 WULAN YULIANA 0.600 SYAHRIADI RAHMADDAN I 55.650 19 ROLA AFRIYANTI 0.595 MOHAMMAD FENDY PRAST 55.650 20 RIO PRATAMA SANDI 0.591 RANDY PERDANA PUTRA 55.202 21
SUHENDRA 0.589 SELLY
54.850 22 BAYU PUTRA WIBOWO 0.586 MASRI GINTING
MUNTHE
53.150 23
IRWANSYAH 0.585 ERNA AZRIYANI
52.926 24 DWI NINDI FINDIANTI
0.585 IRWANSYAH 52.452 25
ARYADI 0.582 NOVA SALPIANI 52.350 26 NURASLIZA 0.573 MUNIRAH 52.166 27 UJI ROTONI 0.571 ARYADI 52.114 28 SITI NURHIKMAH 0.568 UJI ROTONI 52.114 29 AHMAD
HENDRIANS YAH 0.567 AYU DISTIRA
51.762
30 RANDY PERDANA PUTRA 0.566 TUTI SRI RAHAYU 50.900
31 KAHARUDIN 0.565 SITI ROMUNAH
50.838 32 SITI ROMUNAH 0.563 WULAN YULIANA
50.264
33 SEPTIONO 0.560 DIYO SANDRA 50.114
34 NILA RIQOTUL FUADAH 0.554 TITIN
49.952 35 WARDIMAN TRIYONO 0.550 NILA RIQOTUL FUADAH 49.464
36 ERNA AZRIYANI 0.548 WARDIMAN TRIYONO 49.450 37 NUR WULANDARI 0.547 NUR WULANDARI 48.728
38 MUNIRAH 0.545 AHMAD HENDRIANSY AH
48.702
(8)
(9)
A. Uperiati dkk., Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode Topsis dan Metode SAW
39 DAPIK HIDAYAT
0.542 KAHARUDIN 48.538 40 ELSAFRIDA SITOHANG 0.539 INDAH RAMADHANI 48.464 41 SANTI NOVITA SARI 0.539 RAHMAT SAPUTRA 47.339 42 DIYO SANDRA
0.539 SITI
NURHIKMAH 47.002
43 ENDAH AYU
SURYANINGR 0.535 DIAH CORRECTA 46.733 44 ADITYA YUDA MAHARDIK
0.533 MUHAMMAD NUR FIRDAUS 46.614 45 ERNIS ERLINA 0.533 NUNUNG FITRIYAH NENS 46.547 46 INDAH RAMADHANI 0.533 ADITYA YUDA
MAHARDIK 46.364 47 ANGGRIYAN I YURIKA 0.532 ANGGRIYANI YURIKA 45.564 48 ASRI FIRMANSYA H 0.530 SEPTIONO 45.202 49 MUHAMMA D NUR FIRDAUS 0.529 DAPIK HIDAYAT 44.952 50 DIAH CORRECTA 0.528 ASRI FIRMANSYAH 44.928 51 AGUS
NURYANA
0.528 RABIAH
44.326 52 RABIAH 0.527 DONI MUSTASAR 44.089 53 MUHAMMA D FAUZI 0.518 SANTI NOVITA SARI 43.416 54 RAHMAT SAPUTRA 0.515 SUGI KURNIAWAN 42.989 55 SRI PUTRI ANDINI 0.515 ERNIS ERLINA 42.700 56 ELMA ANISYA 0.514 MUHAMMAD FAUZI 42.538 57 AZUAR 0.513 SITI KAMALIA 42.228 58 JULIAH 0.511 RAHMIDAHA YU 42.064 59 SITI MARWIYAH 0.510 AGUS NURYANA 41.200 60 SUHAYU NENGSIH 0.510 AZUAR 40.666 61 ROMY 0.507 SRI PUTRI ANDINI 40.650 62 SITI KAMALIA 0.505 JULIAH 40.328 63 RAHMIDAH AYU 0.505 ELMA ANISYA 40.262
64 SUGI KURNIAWAN 0.502 MEKAR ANGGORO EKOWAT 40.095 65 NUNUNG
FITRIYAH NENS 0.501 AL FATIN FERNANDA 39.487 66 NURHASAN AH 0.496 NITA ANPITA SARI
39.075 67 GUSRINI NELDA EVIYAN 0.496 SITI MARWIYAH 38.702
68 SISKA PRATIWI 0.493 SUHAYU NENGSIH 38.702 69 JUSRIKAYA NI 0.493 NURHASANAH 38.228 70 TOMI BAKTI 0.493 ROMY 38.200 71 SISFA ZULKA 0.493 GUSRINI NELDA EVIYAN 38.064 72 SAID YASIR 0.493 SISKA PRATIWI 36.916 73 DONI MUSTASAR 0.489 JUSRIKAYANI 36.916 74 AL FATIN FERNANDA 0.483 TOMI BAKTI 36.916 75 NITA ANPITA SARI 0.481 SISFA ZULKA 36.916
76 MUHAMAD SALIHIN
0.480
SAID YASIR 36.916
77 VERI
FIRMANSYAH 0.479 VERI FIRMANSYAH 36.725
78 MEKAR ANGGORO EKOWAT
0.473 MUHAMAD SALIHIN 32.916 79 RUDIANTO 0.462 RUDIANTO 31.075
Setelah  dilakukan  perhitungan  dengan metode  TOPSIS  dan  SAW  maka  didapat  nilai akhir  yang  kemudian  nilai  tersebut  akan diurutkan  dari  yang  terbesar  hingga  yang terkecil.  Mahasiswa  yang  memiliki  nilai tertinggi  maka  akan  diprioritaskan  sebagai penerima  beasiswa  sesuai  dengan  kuota  yang disediakan  oleh  perguruan  tinggi.  Dari  hasil yang  diperoleh  didapat  hasil  yang  sama  untuk nilai akhir tertinggi diperoleh oleh Nensy dengan hasil 0.739 dengan metode TOPSIS dan 81.700 dengan metode SAW.

## IV. K ESIMPULAN
Penerimaan beasiswa BIDIKMISI dilakukan  dengan  mempertimbangkan  beberapa kriteria  yakni,  Penghasilan  Orangtua,  KHL, Nilai  Seleksi,  Jumlah  Anak,  Pendidikan  Ayah, dan  Pendidikan  Ibu.  Untuk  proses  pemilihan calon  penerima  beasiswa  dapat  dilakukan dengan  pengembangkan  metode  SPK,  salah satunya dengan metode TOPSIS dan  SAW. Dari hasil yang diperoleh dapat dilihat bahwa metode TOPSIS  ataupun  SAW  mampu  menyelesaikan persoalan  untuk  memberikan  rekomendasi mahasiswa  yang  bisa  menjadi  calon  penerima beasiswa BIDIKMISI berdasarkan kriteria  yang dimiliki.

## V. U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  BAKK  UMRAH yang  telah  memfasilitasi  untuk  melakukan penelitian dan pengambilan data.

## R EFERENSI
[1] Sulistyo,  D.  dan  Winiarti,  S.,  2015, Pemanfatan  Informasi  Teknologi  dalam  Penentuan Beasiswa Siswa Kurang Mampu, Universitas Ahmad Dahlan, Jurnal Informatika Vol. 9, No. 1. [2] Hamka,  L.  dan  Hartono,  2012,  Prestasi Belajar  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa  Bidik  Misi FMIPA  UNM  Tahun  Akademik  2010/2011,  Jurnal Sainsmat, Vol. I,  No. 1.
[3] Tomic,  V.,  Marinkovic,  Z.,  dan  Janosevic, D.,  2011,  Promethee  Method  Implementation  With Multi-Criteria  Decisions,  Facta  Universitatis,
Mechanical  Engineering,  Vol.  9,  No.  2,  2011,  pp. 193 – 202. [4] Kittur, J., Poornanand C, Prajwal R, Pavan, R.  P.,  Pavankumar,  M.  P,  Vishal,  P.,  Vijeta,  B., Vijaykumar, S., dan Jagadish, B., 2015 International Conference  on  Circuit,  Power  and  Computing Technologies (ICCPCT). [5] Freklin, S., 2013, Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Dengan Metode TOPSIS, Jurnal Pelita Informatika Budi Darma ,Vol. 5, No. 3. [6] Kittur,  J.,  2015,  Optimal  Generation
Evaluation  using  SAW,  WP,  AHP  and PROMETHEE  Multi  Criteria  Decision  Making Techniques,  IEEE  International  Conference  on Technological Advancements in Power & Energy.