## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 121-128 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.296

## Penentuan Program Indonesia Pintar (PIP) Pada Siswa Kurang Mampu dengan Metode Preference Selection Index (PSI) Berbasis Web
Nelly Khairani Daulay 1,* , Asep Toyib Hidayat 2 , Shelfia Shepty 2
1 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1,* nellykhairanilestari@gmail.com, 2 asep_toyib_hidayat@univbinainsan.ac.id,
3 2002030013@mhs.univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi nellykhairanilestari@gmail.com
Abstrak− Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  merupakan  bantuan  beasiswa  yang  diberikana  kepada    perorangan  dengan  tujuan  untuk keberlangsungan  pendidikan  yang  ditempuh  sebagai  bantuan  biaya  belajar.  Progaram  ini  merupakan  gagasan  pemerintah  untuk mengurangi tingginy anak-anak yang putus sekolah dikarenakan tidak memilki biaya. Perilah tinginya tingkat putus sekolah ini juga nantinya akan membuat tingginya tingkat kriminalitas dikrenakan anaka-naka  yg putu sekolah tak dapt bekerja secara layal. Untuk menentukan layak tidaknya siswa untuk menerima Program Indonesia Pintar maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan (SPK)  yang  dapat  memberikan  masukan  bagi  sekolah  untuk  menilai  dengan  baik,  mana  siswa  yang  benar-benar  layak  menerima beasiswa  tersebut.  Dengan  menggunakan  metode  Preference  Selection  Index  (PSI)  diharapakan  metode  ini  mampu  menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternative berdasarkan kriteria-kriteria dari aspek yang sudah ditentukan.  Didalam Metode Preference Selection Index (PSI) yang dijadikan ukuran peneliaan adalah nilai alternatif, normalisasi matrix, nilai rata-rata kinerja, nilai variasi preferensi, deviasi nilai prefrensi, bobot kriteria, hitung nilai akhir, dan penentuan rangking yang akan menentukan alternative yang optimal, yaitu siswa yang berhak mendapatkan beasiswa. Tujuan penelitian ini untuk menentukan siswa mana yang layak dan tidak layak menerima bantuan dari pemerintah berupa PIP. Hasil dari penelitian ini berupa perangkingan dengan nilai tertinggi 0,7686 dan menduduki peringkat pertama atau rangking 1 dan nilia terendah 0,7091 berada peringkat 5.
Kata Kunci: Metode Preference Selection Index; Program Indonesia Pintar; Sistem Pendukung
Abstract− The  Indonesia  Smart  Program  (PIP)  is  a  scholarship  assistance  provided  to  individuals  with  the  aim  of  continuing  their education as tuition assistance. This program is the government's idea to reduce the high number of children who drop out of  school due to lack of funds. This high dropout rate will also later lead to a high crime rate because children who drop out of school cannot work properly. To determine whether or not students are eligible to receive the Indonesia Pintar Program, a decision support  system (SPK)  is needed that  can provide  input for schools to  assess properly,  which students really  deserve the scholarship. By  usin g the Preference  Selection  Index  (PSI)  method,  it  is  hoped  that  this  method  will  be  able  to  select  the  best  alternative  from  a  number  of alternatives based on criteria from predetermined aspects.  In the Preference Selection Index (PSI) method which is used as a measure of assessment  is the value of alternatives,  matrix normalization, average performance  value, preference variation value, preference value deviation, criteria weight, calculate the final value, and determine the ranking that will determine the optimal alternative, namely students who are entitled to a scholarship.  The purpose of this research is to determine which students are eligible and not eligible to receive assistance from the government in the form of PIP. The results of this study are in the form of rankings with the highest value of 0.7686 and ranked first or rank 1 and the lowest value of 0.7091 is ranked 5th.
Keywords : Preference Selection Index Method; Indonesia Pintar Program; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Program  Indonesia  Pintar  (PIP)  merupakan  beasiswa  yang  diberikan  oleh  pemerintah  untuk  bantuan  keuangan  siswa dengan tujuan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Program Indonesia Pintar (PIP)  ini diberikan kepada pelajar  tingkat  SMP  yang  masuk  dalam  kategori  kurang  mampu  agar  dapat  melanjutkan  pendidikan  hingga  selesai. Mengingat tingginya nilai pelajar yang putus sekolah dan tidak dapat lagi melajutkan pendidikan dikeranakan kendala biaya yang tidak memadai, maka progaram Program Indonesia Pintar (PIP) ini menjadi salah satu cara untuk mengurangi pelajar-pelajar yang putus sekolah serta sedikit mengurangi tingkat pengangguran yang semakin hari semakin bertambah. Pelajar yang berhak menerima bantuan adalah pelajar yang memilki kartu KIP dan masuk dalam kategori kurang mampu. Namun pada kenyataannya dilapangan sering sekali terjadi pemberian bantuan yang tidak tepat sasaran, dimana pelajar yang seharusnya  layak  menerima bantun tersebut justru tidak  menerima bantuan namun sebaliknya siswa  yang  masuk dalam kategori mampu malah mendapatkan bantuan tersebut. Hal ini dapat menyebabkan kecemburuan sesama pelajar serta nantinya bisa juga berakibat kepada pembulian di sekolah.
Berdasarkan permasalan yang di hadapai maka dari itu diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan nilai terbaik dalam menentukan layak atau tidaknya pelajar atau siswa dalam  menerima Program Indonesia Pintar (PIP) tersebut. Ada banyak metode yang dapat memberikan nilai terbaik dalam sebuah sistem penunjang keputusan, beberapa  metode  yang  dapat  di  gunakan  sebagai  solusi  pemberian  nilai  terbaik  daiantara  adalah  metode  Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS), Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA), Metode Weighted Product (WP), Simple Additive Weighting (SAW), Metode  Preference Selection Index (PSI) dan beberapa metode lainya. Metode-metode tersebut memilki keunggulannya masing-masing dalam memerikan nilai  terbaik  yang  dapat  digunakan  sebagai  solsusi.  Pada  penelitian  metode  di  fokuskan  kepada  Metode    Preference Selection Index (PSI).  Metode PSI  menjadi pilihan karena mampu meyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternative berdasarkan kriteria-kriteria dari aspek yang sudah ditentukan [1]–[4]. Metode Simple Preference Selection Index (PSI) memudahkan pihak sekolah dalam mengelola data seleksi calon penerima bantuan (PIP) berdasarkan perhitungan yang

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 121-128 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.296
tepat dan cepat, serta penilakan akan menjadi objektif. Terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek  yang diteliti,  bukannya tingkat  minimal  yang  harus dipenuhi atau dilewati [5]–[8]. Kriteria penilian pada penelitian ini adalah dengan  menentuka nilai alternatif, normalisasi matrix, nilai rata-rata kinerja, nilai variasi preferensi, deviasi nilai prefrensi, bobot kriteria, hitung nilai akhir, dan penentuan rangking yang akan menentukan alternative yang optimal, yaitu siswa yang berhak mendapatkan beasiswa berdasarakan nilai tertinggi dan memperoleh rangking 1 atau peringkat pertama.
Tujuan  penelitian  untuk  membantu  pihak  sekolah  dalam  memilihi  siswa  yang  layak  di  berikan  beasiswa berdasarkan nilai yang diberikan, dimana nilai hasil yang diambil berdasarkan nilia perangkingan yang di urutkan dari besar sampai dengan nilai terkecil yaitu dari peringkat 1 samapai dengan peringkat 5. Hasil dari penelitian ini diperoleh nilai tertinggi yaitu 0,786 dengan perdikata rangking 1 dan secara otomatis pelajar atau siswa tersebut layak menerima bantuan.  Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan  diantaranya  adalah  penelitian  yang  di  lakukan  oleh Ahmad dan kawan-kawan, dimana penelitian yang di lakukan bertujuan untuk menseleksi mana mahasiswa Stikes Santa Elisabeth  yang  layak atau tidak  layak  menerim  bantuan dengan beberapa kriteria penilaian. Hasil dari kriteria  yang di olah menggunakan metode PSI, maka di peroleh  perangkingan tertinggin dengan nilai indeks pemilihan preferensi 0,8765 dan mendapat peringkat pertama dan otomatis masuk dalam kategori mahasiwa yang layak menerima bantuan [9].
Selanjutnya  penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Rizal  dan  kawan-kawan  pada  tahun  2022  mengenai  penerimaan beasiswa peningkatan prestasi akademik menggunakan metode preference selection index dimana hasil dari penelitiannya adalah perangkingan berupa rekomendasi penerima beasiswa dengan perbandingan keputusan stakeholder memperoleh nilai  sebesar 66% [1]. Penelitian berikutnya oleh santo pada tahun 2023 mengenai  seleksi penerimaan content creator media sosial dengan metode Implementasi Metode Preference Selection Index (PSI) dengan hasil akhir yaitu rekomendasi content creator terbaik di kota Medan dengan nilai 0.9236 [10]. Kemudian penelitian oleh Yaslinda dan Alya tahun 2023, dimana  penelitiannya  berisi  tentang  penentuan  kondisi  laser  cutting  dengan  metode  PSI.  Hasil  percobaan  dengan menggunakan larik ortogonal L27 Taguchi, kekasaran permukaan potongan, zona yang terkena panas (HAZ), lebar kerf dan  tingkat  penghapusan  material  (MRR)  dianggap  sebagai  kriteria  optimasi,  dan  nilai  yang  diberikan  berdasarkan percobaan yang di lakukan adalah  sekitar 40% memberikan nilai indeks pemilihan preferensi yang lebih besar dari nilai rata-rata indeks pemilihan preferensi sebesar 0,75 [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian menggunakan metode Preference Selection Index (PSI) ada beberapa tahapan yang harus dilakukan dan tahapan-tahapan tersebut terliah digambar 1 dibawah ini:
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Uraian dari tahapan tersebut adalah yang pertama pada tahapan adalah meng identifikasi masalah apa yang terjadi, dalam  hal  ini  permasalahanya  adalah  bagaimana  membaut  sebuah  sistem  penunjang  keputusan  untuk  menentukan kelayakan  pelajar  atau  siswa  penerima  bantuan,  tahap  selanjutnya  adalah  pengumpulkan  data-data  pendukung  dalam penelitian,  berikutnya  menentukan  metode  dan  model  yang  akan  di  gunakan  pada  penelitian,  kemudian  dilakukan pengujian dan evaluasi apakaah sistem tersebut sudah layak dan sesuai dengan yang di inginkan.

## 2.2 PSI Preference Slection Index Bobot
Preference Selection Index (PSI) merupakan suatu metode Sistem Pendukung Keputusan yang jarang dipakai. Metode ini merupakan suatu metode yang dikembangkan oleh Stevanie dan Bhat (2010) untuk memecahkan Multi Criteria Decision Making (MCDM). Metode in berguna ketika ada konflik dalam menentukan kepentingan relatih antar atroibut. Pada tahap perhitungan  PSI  Preference  slection  index bobot  kriteria  ditentukan  oleh  informasi  yang  terkandung  dalam  matriks keputusan, dengan standar deviasi atau metode entropi akan dapat mengidentifikasi bobot kriteria secara objektif [12]– [14][15]. Beberapa langkah untuk mengembangkan metode PSI yaitu:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 121-128 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.296
1. Identifikasi masalah, menentukan alternatif bersama dengan atribut terkait dalam pengambilan keputusan.
2. Ide ntifikasi matriks keputusan.
Xij= [ X 11 X 12 … X 1n X 21 X 22 … X 2n … … … … X m1 X m2 … X mn ] (1)
m  di  matriks  Xij  adalah  jumlah  alternatif  untuk  seleksi  dan  n  adalah  jumlah  atribut.  Sementara  Xij  adalah  matrik keputusan dari alternatif ke-i dengan j-kriteria.
3.   Normalisasikan matriks keputusan. Matriks keputusan yang dinormalisasikan dibangun menggunakan  persamaan (2) dan (3). Untuk persamaan 2 adalah sebuah atribut keuntungan (benefit).
Rij = Xij Xj max (2)
Jika nilai yang lebih kecil lebih baik dari nilai lainnya, maka sebaiknya gunakan atribut biaya (cost) seperti dalam persamaan 3.
Rij = Xmin Xij (3)
4.  Penentuan nilai rata-rata dari matriks yang di normalisasikan.
Nj = 1 N ∑ Rij m i=1 (4)
5.  Menghitung  nilai  variasi  preferensi.  Pada  langkah  ini,  nilai  variasi  preferensi  ( Ø 𝑗 )  atau  setiap  atribut  ditentukan menggunakan formula  berikut ini.
∅j = ∑ ⌊Rij − Nj⌋ 2 m i=1 (5)
6.   Tentukan penyimpangan nilai preferensi, dengan menggunakan persamaan (6) berikut:
Ω j= 1 − ϕj (6)
7.  Tentukan bobot kriteria, dengan menggunakan persamaan (7) berikut:
W j= Ωj ∑ Ω m j=1 j (7)
8.   Penetuan indeks pemilihan preferensi, dengan menggunakan persamaan (8) berikut:
Θ i=∑ (Rij.Wj) m j=1 (8)

## 2.3  Web Engineering
Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah web engineering (rekayasa web) yaitu model rekayasa perangkat lunak yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web dan proses yang digunakan untuk membuat  web  berkualitas  tinggi[16][17][18].  Mengadaptasi  rekayasa  perangkat  lunak  dalam  hal  konsep  dasar  yang menekankan  pada  aktifitas  teknis  dan  manajemen  tapi  dengan  perubahan  dan  penyesuaian.  Tahapan-tahapan  yang dilakukan dalam Web Engineering dimulai dari customer communication yang memiliki bagian yaitu business analysis dan  formulation seperti  mendiskusikan dengan client termasuk dalam  hal pengumpulan  informasi-informasi  mengenai kebutuhan sistem.
Kemudia melakukan planning seperti perencanaan pengembangan sistem diantaranya penjadwalan tugas rincian tugas-tugas yang akan dikerjakan, modelling yaitu seperti proses pembuatan use case, activity diagram serta mendesain tampilan  sistem,  construction  yaitu  seperti  proses  pembuatan  coding  program,  dan  yang  terakhir  adalah  delivery  and feedback  yaitu  seperti  pengujian  sistem  agar  bisa  mendapatkan  feedback  dan  evaluasi  dari  pengguna  sistem  [19][20]. Gambar tahapan Web Engineering dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini:
.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 121-128 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.296
2.4 Perhitungan Kriteria Menggunakan SPK

## a. Perhitungan SPK
1. Data Keriteria  yang di gunakan pada penelitian ini terdiri dari 4 kriteria yaitu KIP, Kartu PKH/KKS, Pekerjaan Orang  Tua, Pengahasilan Orang Tua, dan Jumlah Tanggungan  Anak. Adapun tabel kriteria dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1. Data Kriteria No Kode Nama Kriteria Bobot Keterangan 1 C1 KIP 25% Benefit 2 C2 Kartu PKH/KKS 25% Benefit 3 C3 Pekerjaan Orang Tua 25% Benifit 4 C4 Penghasilan Orang Tua 5% Cost 5 C5 Jlh Tanggungan Anak 5% Benefit
2. Tabel 2 dibawah ini merupakan tabel dari konversi kriteria siswa pemegang Kartu Indonesia Pintar. Kriterianya terdiri dari pemegang kartu dan tidak pemegang kartu. Bobot nilai alternatifnya jika sebagai pemegang kartu KIP diberi nilai  2 dan tidak pemegang kartu diberi nilai 1:
Tabel 2. Koversi Kriteria Pemegang KIP No Pemegang Kartu Kip Bobot Bobot 1 ADA 2 ADA 2 TIDAK 1 TIDAK
3. Konversi Kriteria Pemegang Kartu PKH
Tabel 3 dibawah ini merupakan tabel dari konversi siswa yang memiliki kartu PKH/KKS. Bobot nilai alternatifnya jika sebagai pemegang kartu PKH/KKS diberi nilai 2 dan tidak pemegang kartu diberi nilai 1:
Tabel 3. Konversi Kriteria Pemegang Kartu PKH No Pemegang Kartu PKH/KKS Bobot Bobot 1 ADA 2 ADA 2 TIDAK 1 TIDAK
4. Konversi Kriteria Pekerjaan Orang Tua
Kriteria  pekerjaan  orang  tua terdiri  dari  5  kriteria  dengan  nilia  bobot tertinggi  5  dan  nilia  terendah  0.  Tabel  4 berikut ini menguraikan konversi kriteria pekerjaan orang tua:
Tabel 4. Konversi Kriteria Pekerjaan Orang Tua No Pekerjaan Ayah Bobot 1 Tidak bekerja 5 2 Buruh 4 3 Wiraswasta 3 4 Pedagang 2 5 Petani 1
5. Konversi Kriteria Penghasilan Orang Tua
Kriteria penghasilan orang tua terdiri dari 5 kriteria dengan nilia bobot tertinggi 5 dan nilia terendah 0. Tabel  5 berikut ini menguraikan konversi penghasilan orang tua:
Tabel 5. Konversi Kriteria Penghasilan Orang Tua No Penghasilan Orang Tua Bobot 1 <600.000 5 2 600.000-1.200.000 4 3 1.200.000-1.800.000 3 4 1.800.000-2.400.000 2 5 >2.400.000 1

## 2.5 Use Case Diagram
Use case diagram ini menjelaskan interaksi yang terjadi antara admin dan pimpinan saat sistem mulai digunakan. Adapun Use Case Diagram dari aplikasi ini adalah sebagai berikut, Use case ini dimulai ketika Admin dan pimpinan membuka aplikasi  web,  sebelum  masuk  ke  halaman  utama  admin  dan  Pimpinan    harus  melakukan  login    terlebih  dahulu menggunakan  username  dan  password  yang  telah terdaftar.  Admin  bertugas  utnuk  mengolah  data  siswa  yang  akan  di

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 121-128 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.296
hitung  dengan  metode  PSI  sehingga  nantinya  siswa  tersebut  daikatakan  layak  mernerima  beasiswa  PIP.  Proses  uses diagram teersebut dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini :
Gambar 3. Use Case Diagram

## 3 . HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  metode  PSI  nantinya  akan  di  konversikan  kedalam  web.  Web  ini  akan  menampilkan  halaman-halam  yang tersedia dan dapat diakses oleh admin serta halam khusus yang menampilkan perhitungan dari berdasrkan data tang sudah di berikan. Adapun halaman-halaman tersebut dapat diihat pada gambar ditampilkan dibawah ini.
Halaman  yang pertama kali  muncul adalah  halaman  login, halaman  ini  merupakan halaman utama  untuk dapat masuk kesistem pemberian Dana Program Indonesia Pintar (PIP) Pada Siswa Kurang Mampu. Pada halam login dapat dilihat bahwa admin harus login terlebih dahalu menggunakan password yang hanya dimiki admin, untuk masuk kedalam sistemnya.  Admin  dapat  mengisis  data  baru  atau  menambahkan  data  berdasarkan  informasi  yang  masuk.  Halaman tersebut terlihat pada gambar 4 dan 5 dibawah ini :
Gambar 4. Halaman Login Admin
Gambar 5. Halman Beranda Admin
Halaman  selajutnya  yang  akan  di  tampilkan  adalah  hasil  rancangan  untuk  manampilkan  kriteria-kriteria  yang sudah di tetapakan sebelumnya sesuai dengan jabaran pada tabel kriteria yang dijelaskan di atas. Halaman kriteria bisa dilihat  pada  gambar  6  dibawah  ini,  dimana  halaman  ini  dapat  di  edit  jika  ingin  mengubah  data  yang  ada  atau menambahkana data yang di inginkan. Untuk halaman edit sendiri dapat dilihat pada gambar 7 yang ditampilkan dibawah ini dibawah ini:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 121-128 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.296
Halaman  selajutnya  adalah  halaman  yang  menampilakan  sub  kriteria  berdasarka  data  yang  ada.  Halaman  ini mayajikan data-data yang sudah di proses sehingga nantinya akan menjadi dasar proses perhitungan selanjutnya. Seperti yang terlihat pada tabel salah satunya adalah bahwa Kriteria yang ditampilkan  merupakan siswa pemegang kartu KIP dan bukan pemegang kartu KIP. Ada 5 kriteria yang dijadikan perhitungan sesuai dengan tabel 1. Pada kolom sub kriteria berisikan  hasil  jawaba dari kriteria  yang dipertanyakan, sperti  jika siswa  memeilki kartu KIP maka kolom Subkriteria akan menampikan jawaban " Ada". begitupun untuk penghasilan orang tua akan muncul bedasarkan range yang sudah di sediakan.  Apakah  kebih  besa  dari  Rp.  600.00  atau  dibawah  nominal  tersebut.     Gambar  halaman  sub  kriteria  tersebut dapat dilihat pada gambar 8 dibawah ini, halaman ini juga bisa di ubah atau diperbaiki data  jika data tersebut ada yang dianggap keliru dan atau tidak tepat:

## Gambar 8. Halaman Subkeriteri
Setelah  data  dikonversi  ke  web  maka  akan  muncul  halaman  data  penilaian  yang  berfungsi  sebagi  halaman penilaian alternative yaitu siswa yang sudah di seleksi  sebagai data alternative, jika data siswa yang sudah diberi nilai akan terlihat ada tanda ceklis hijau pada kolom penilaian. Halaman alternatif yang sudah di nilai ini dapat dilihat   pada gambar 9 dibawah ini :

## Gambar 9. Halaman Penilaian
Proses  selanjutanya  adalah  proses  perhitungan  yang  di  lakukan  oleh  sistem  secara  otomatis,  berdasarkan  nilai alternatif yang di peroleh maka akan muncul Nomalisai matriksnya. Nilai matriks berada pada kolom paling bawah pada halaman tersebut, dan halaman  ini juga merupak halaman proses peritungan dengan menggunakan metode PSI.  terlihatat pada tabel normalasisi matriksnya muncul nilai berdasrkan bobot dari setiap kriteria yang diberikan, seperti misalnya A1 nilai alternatif  C01, C02, C03, C04, C05 masing masing diberi  bobot nilai 1,05,04,1,1 begitu seterusnya  berdasarkan jumlah siswa yang datanya masuk dalam seleksi. Halaman perhitungan tersebut bisa dilihat pada gambar 10 berikut ini:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 121-128 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.296
Setelah proses perhituangan maka nantinya hasil akhirnya berupa nila yang langsung mensortir atau mengurutkan nilai dari yang terbesar sampai ke yang terkecil. Pada halaman web yang muncul adalah siswa dengan nilai tertinggi 0,768 atas nama Aceng fikri dan mendaptkan rangking satu. Selajutnya peringkat kedua dengan perolehan nilai 0,793 atas nama Putu Gede, peringkat tiga atas nama Febri Ekayani memeproleh nilai  0,7423. Di peringkat 4 dengan nilia 0,7154 atas nama  Henhen  Herdina,  dan  peringkat  terkahir  atau  peringkat  5  adalah  Ryan  Kurnia  dengan  perolehan  nilai  sesbesar 0,7091.
Dengan kebijkan dari sekolah dan berdasarkan jumlah kuato penerima PIP bisa saja 3 peringkat teratas dianggap layak menerima bantuan PIP tersebut, dan peringkat 4 dan 5 tidak layak menerima bantuan karena artinya kedua siswa tersebut masuk dalam kategori mampu. Namun jika yang dipilih hanya peringkat pertama saja maka peringkat 2,3,4 dan 5 tidak layak menerima bantuan tersebut.
Gambar 11 dibawah ini menyajikan halaman  laporan akhir yang menampilkan hasil perhitungan normalisasi dari kriteria  yang  ditetapkan  dan  langsung  menampilkan  nilai  tertinggi  serta  mengurutkan  rangkingnya  dari  yang  tertinggi sampai yang terendah:

## Gambar 11. Halaman Laporan
Setiap sistem patutnya harus di uji terelebih dahulu apakah sistem tersebut berjalan dengan baik atau tidak. Utntuk itu  proses  selanjutnya  adalah  mengujui  sistem  ini  dengan  menggunakan pengujian  Black  Box  Testing.  Pengujian dilakukan secara bertahap dan proses pengujian tersebut dapat dilihta pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Pengujian Black Box Testing No Form Prosedur Uji Coba Sistem Tampilan Hasil 1 Login Jika  salah  satu  atau  keduanya  dari  user  name  dan  password  salah,  maka aplikasi tidak dapat mengakses ke halaman utama. Jika  username  dan  password  benar,  maka  aplikasi  dapat  mengakses  ke halaman utama. Valid 2 Data Alternatif Jika data alternatif yang wajib diisi pada form data  alternative masih belum terisi maka sistem tidak dapat melakukan penyimpanan data. Valid 3 Data Kriteria Jika  data  criteria  yang  wajib  di  isi  pada  form  data  kriteria  masih  belum terisi/kosong maka sistem tidak dapat melakukan penyimpanan data Valid 4 Simple Addivtiv Weighting Perhitungan Simple Addivtiv Weighting proses akhir bisa diproses apabila data  alternatif  dan  data  kriteria  telah  terisi  dan  dilanjutkan  dengan  hasil perangkingan. Valid

## 4. KESIMPULAN
Sistem pendukung keputusan yang dibuat saat ini dirancang untuk membantu pekerjaan di SMP Negeri Sukadana dalam hal pengelolaan, proses penyimpanan dan proses perankingan data alternatif. Pembuat keputusan akan dimudahkan dalam pengambilan keputusan dalam menentukan calon penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) yang lulus seleksi. Penggunaan basis data pada sistem ini memudahkan dalam proses input, edit, delete, search bagi user, selain itu data yang ada menjadi tersusun dan berelasi dengan baik. Sistem ini mudah dimengerti dan mudah digunakan oleh user sehingga dapat  meningkatkan  kualitas  hasil  penilaian  dengan  membandingkan  nilai  setiap  calon  penerima  bantuan  Program Indonesia Pintar (PIP) dari masing-masing kriteria. Hasil perhitungan optimal dari data-data yang diinput oleh user dan sistem pendukung keputusan ini memberikan output berupa ranking calon penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP)  kepada pihak Sekolah SMP Negeri Sukadana dalam mempertimbangkan penerimaan bantuan Program Indonesia Pintar (PIP). Nilai tertinggi yang diperoleh adalah 0,7686 atas nama Aceng Fikri dan mendapatakn rangking 1 serta  layak menerima bantua Program Indonesia Pintar (PIP) dan nilai terendah 0,7091 atas nama Riyan Fikri berada di peringkat 5.

## REFERENCES
[1] A. I. N. Rizal, Hafizh Al Kautsar Aidilof, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik Menggunakan Metode Preference Selection Index,” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 2, p. 198, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1802.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 121-128 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.296
[2] T. S. Sumarna Indra Permana , Cucu Handayani, “Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Menentukan Calon Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar ( PIP ),” vol. 21, pp. 8–13, 2022.
[3] M. Y. Yuriandi Rabun Sebayang , Naikson Fandier Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pendaftaran Bantuan Dana KIP Pada SMKS Dwiwarna Medan Dengan Metode Preference Selection Index,” vol. 3, no. 1, pp. 88–99, 2023.
[4] A. H. M. EAdhien Kenya Anima Estetikha, Kusrini, “Metode Preference Selection Index Dalam Menentukan Distribusi Alat Pelindung Diri di Yogyakarta,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 3, no. 4, pp. 740–749, 2021, doi: 10.51519/journalisi.v3i4.216.
[5] M.  S.  Nanda  Putri  Rizanti,  Lince  T  Sianturi  and  P,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Pertukaran  Pelajar Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),” pp. 263–269, 2019.
[6] F. N. Titus Aditya Kinaswara, Nasrul Rofi’ah Hidayati, “Rancang Bangun Aplikasi Inventaris Berbasis Website pada Kelurahan Bantengan,” pp. 71–75, 2019.
[7] D.  P.  Indini,  M.  Mesran,  and  A.  Triayudi,  “Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Penentuan  Alat  Bantu  Media Pembelajaran Fisika Terbaik Menggunakan Metode PSI,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 861–871, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.3466.
[8] N. Nursobah, “Penerapan Metode Preference Selection Index (PSI) Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Program Studi IT  di  Provinsi  Kalimantan  Timur,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  3,  pp.  1045–1051,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i3.3081.
[9] J.  Hutagalung,  A.  F.  Boy,  H.  Jaya,  and  I.  Zulkarnain,  “Pemberian  Beasiswa  Kepada  Mahasiswa  dengan  Metode  Preference Selection Index ( PSI ),” vol. 6, no. September, pp. 648–660, 2022.
[10]  Usanto S, “Implementasi Metode Preference Selection Index ( PSI ) dalam Seleksi Penerimaan Content Creator Media Sosial,” vol. 7, no. April, pp. 632–640, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5936.
[11]  A. S. F. Yaslinda Lizar, “Penggunaan Metode Preference Selection Index (PSI) Untuk Penentuan Kondisi Laser Cutting,” J. Sci. Technol. Trop., vol.
3, no. 2, pp. 177–186, 2023, [Online]. Available:
https://ejournal.uinib.ac.id/jurnal/index.php/jostech/article/view/6840/pdf.
[12]  A. T. Hasibuan and M. Yetri, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Perekrutan Tutor,” vol. 1, pp. 394– 404, 2022.
[13]  M. S. Nanda Putri Rizanti, Lince T Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Pertukaran Pelajar Menggunakan Metode PSI (Preference Selection Index),” Semin. Nas. Teknol. Komput. dan Sains, vol. 21, no. 4, pp. 263–269, 2019, [Online]. Available: http://seminar-id.com/prosiding/index.php/sainteks/article/view/165/166.
[14]  N.  Husna  and  R.  Supardi,  “Perbandingan  Metode  Preference  Selection  Index  (Psi)  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weight (Saw)  Pada  Pemilihan  Mandor  Terbaik  Pada  Pt  Agro  Muko,”  vol.  15,  no.  2,  pp.  10–15,  2021,  [Online].  Available: https://ejournal.unib.ac.id/index.php/teknosia.
[15]  A.  A.  Devin  Anandra,  Latipah,  “Implementasi  Metode  Preference  Selection  Index  Pada  Pemilihan  Penerima  Bantuan SEMBAKO,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 7, no. 1, p. 9, 2022, doi: 10.31328/jointecs.v7i1.2660.
[16]  S. Yuri Rahmanto, Istikomah, “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN KOPERASI MENGGUNAKAN METODE WEB ENGINEERING (Studi Kasus : Primkop Kartika Gatam),” J. Data Min. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 24–30, 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.987.
[17]  A. R. Mukti and Agus Ardiansyah, “Implementasi Web Engineering pada Sstem Dokumen Elektronik Berkas Syarat Pendaftaran Mahasiswa Baru di Universitas Bina Darma,” J. Kewarganegaraan, vol. 6, no. 2, pp. 4429–4437, 2022.
[18]  A. Arif, “Penerapan Metode Web Engineering pada Sistem Informasi Ruang Terbuka Hijau Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kota Pagar Alam,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 5, no. 1, p. 48, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i1.4140.
[19]  L. Qomariah and A. Sucipto, “Sistem Infomasi Surat Perintah Tugas Menggunakan Pendekatan Web Engineering,”  J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 86–95, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[20]  A. T. Dwina Pri Indini, Mesran, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Alat Bantu Media Pembelajaran Fisika Terbaik Menggunakan Metode PSI,” vol. 4, no. 4, pp. 861–871, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.3466.