## IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADAPTIVE WEIGHTED PADA SPK UKT UNIVERSITAS PALANGKA RAYA
Jadiaman Parhusip 1)
1 Teknik Informatika Universitas Palangka Raya email: parhusip.jadiaman@it.upr.ac.id

## Abstract
A special UKT decision team of University of Palangkaraya has used calculation application system based on desktop to calculate and group UKT. Data which are necessary from each university student are used to calculate the amount of the UKT by the application. A calcutating and grouping system is needed to solve problems in entering large amount of data. A decision supporting system (SPK)  is  made  to  increase  work  efectiveness  and  shorten  time  of  processing  data  in  grouping  or selecting the amount of the UKT which will be charged to each new student of the university, especially regular students. There are some features in this system; calculating data, grouping the university students to each UKT group which is based on number of the students and printing or showing data which are groups of students based on the amount o the UKT. Grouping process is implemented in the  first  semester  in  the  first  year.  SPK  approach  which  is  used  is  SAW  method  (Simple  Adaptive Weighted).
Keyword: Sistem Penunjang Keputusan, UKT, Simple Adaptive Weighted.

## 1. PENDAHULUAN
Dengan dikeluarkannya Peraturan
Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik
Indonesia  Nomor  55  Tahun  2013  Tentang Biaya  Kuliah  Tunggal  dan  Uang  Kuliah Tunggal Perguruan Tinggi Negeri telah diatur bahwa  pembayaran  biaya  pendidikan  bagi mahasiswa  pada  program  studi  tidak  lagi berupa SPP tetapi menggunakan Uang Kuliah Tunggal (UKT). Penerapan UKT pada masing –masing  perguruan  tinggi  dibagi  dalam beberapa kelompok.
Di
Universitas Palangkaraya penerapan UKT dikelompokkan menjadi 5 kelompok, sesuai dengan Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia  Nomor  55  Tahun  2013  Pasal  4 bahwa minimal 5% dari total Mahasiswa baru harus  masuk  dalam  Kelompok  1  dan  2  yaitu bagi  mahasiswa  kurang  mampu  sedangkan kelompok  3,  4,  dan  5  besaran  persentase ditetapkan  oleh  perguruan  tinggi  masing- masing. Dalam rangka menentukan kelompok pembayaran  bagi  masing-masing  mahasiswa perlu dibuat mekanisme penilaian/ seleksi agar dapat  diketahui  seorang  mahasiswa  harus membayar UKT pada kelompok yang mana.
Tim Khusus Penetapan UKT Universitas Palangkaraya memerlukan sebuah sistem yang dapat mengatasi proses penginputan data yang berulang-ulang tersebut
sehingga  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan efektifitas  kerja  serta  mempersingkat  waktu yang  diperlukan  untuk  menginformasikan tentang  hasil  penggolongan/  seleksi  besaran biaya  UKT  yang  dikenakan  kepada  masing- masing mahasiswa baru.

## 2. KAJIAN LITERATUR
2.1 UKT (Uang Kuliah Tunggal)
Uang  Kuliah  Tunggal  (UKT)  adalah sistem  pembayaran  akademik  di  mana mahasiswa  program  S1  reguler  membayar biaya satuan pendidikan yang sudah ditetapkan jurusannya  masing-masing.  Ciri  khas  UKT adalah dihapuskannya Sumbangan Peningkatan  Mutu  Akademik  (SPMA)  di semua  jurusan  universitas  di  Indonesia,  dan dengan  sistem  pembayaran  yang  ditetapkan per  semester  oleh  jurusan  masing-masing, maka  sistem  pembayaran  dengan  Sistem Kredit Semester (SKS) tidak berlaku lagi.
Dasar  hukum  pelaksanaan  UKT  adalah Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan  Republik  Indonesia  Nomor  55 Tahun  2013  Tentang  Biaya  Kuliah  Tunggal dan  Uang  Kuliah  Tunggal  Perguruan  Tinggi Negeri. (Anonim, 2013) .
2.2   Implementasi UKT pada Universitas Palangkaraya (UPR)
Sistem Pembayaran UKT adalah mahasiswa digolongkan kedalam lima kelompok yang pada masing-masing kelompok  terdapat  besaran  biaya  yang berbeda.
Pengelompokan mahasiswa yang membayar  pada  setiap  kelompok  UKT dilakukan dengan cara : a. Mahasiswa Baru hasil SNMPTN
mengisi  biodata  yang  memuat  9  jenis pertanyaan masing masing: 1. Pekerjaan Orang Tua; 2. Pendapatan Orang Tua; 3. Status  Orang  Tua;  4.  Jumlah  Anggota Keluarga;  5.  Status  Anggota  Keluarga; 6.  Kepemilikan  Kendaraan  roda  2;  7. Kepemilikan  kendaraan  roda  4;  8. Kepemilikan  Rumah;  9.  Sumber  Biaya Kuliah.
Untuk biodata selanjutnya pertanyaan,  aspek  Biaya  Pengeluaran, sebagai informasi untuk melihat Konsistensi  antara  isian  pada  jumlah pendapatan  dan  pengeluaran.  Setiap kelompok  pertanyaan  diberikan  bobot dan  setiap  jawaban  dari  pertanyaan dimaksud diberikan skor.
NILAI AKHIR = SKOR X BOBOT
b. Untuk  menjamin  kebenaran  data  yang diberikan,  setiap  mahasiswa  dan  orang tua  diminta  menandatangani  Surat Pernyataan,  yang  memuat  tanggung jawab  terhadap  isi  biodata,  dan  siap menerima  sanksi  apabila  data  dan informasi  yang  disampaikan  tidak benar.
c. Semua  data  yang  ada  pada  Biodata diinput  oleh  operator  untuk  diolah datanya  dengan  menggunakan  sistem aplikasi  komputer.  (Perhitungan  tidak dilakukan secara manual).
d. Sistem  akan  menghitung  sendiri,  dan menghasilkan  total  nilai  untuk  masing masing  mahasiswa,  sebagai  dasar pengelompokan pembayaran UKT, setelah dilakukan pe-rangking-an jumlah  Total  Nilai  dari  yang  paling rendah ke yang paling tinggi.
Sesuai  ketentuan  pasal  4  Permendikbud Nomor 55 Tahun 2013 ditetapkan bahwa:
• Kelompok I = Minimal 5 %
• Kelompok II = Minimal 5 % Untuk  Kelompok  III,  IV  dan  V  tidak  diatur dalam  PERMENDIKBUD,  penetapan  %tase diserahkan  kepada  masing  masing  Perguruan
Tinggi Negeri, agar Anggaran PNBP
Perguruan  Tinggi  dimaksud  tidak  mengalami defisit. Ketentuan khusus UNPAR Mahasiswa Penerima  Bidik  Misi  masuk  kelompok  IV. Pengelompokan  UKT  dilakukan  sebanyak  3 periode,  sesuai  dengan  3  jalur  penerimaan mahasiswa  baru. (Anonim,  Bahan  Paparan UKT Universitas Palangkaraya, 2013).

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
(Decision Support System)
2.3.1  Konsep Dasar Pengambilan

## Keputusan
Keputusan merupakan suatu pemecahan masalah  yang  dilakukan  melalui  pemilihan satu  alternatif  dari  beberapa  alternatif. Pengambilan  keputusan  merupakan  proses pemilihan  alternatif  tindakan  untuk  mencapai tujuan  atau  sasaran  tertentu.  Pengambilan keputusan  dilakukan  dengan  pendekatan sistematis  terhadap  permasalahan  melalui proses  pengumpulan  data  menjadi  informasi serta  ditambah  dengan  faktor–faktor  yang perlu  dipertimbangkan  dalam  pengambilan keputusan.
Dalam Turban et. al. (2005, 16) dalam (Katianda, 2012, 11), Simon mengelompokkan keputusan menjadi sebagai berikut: Keputusan Terstruktur dan Keputusan Tidak Terstruktur.

## 2.3.2  Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan memiliki beberapa karakteristik yaitu sebagai berikut :
1. Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur atau tidak terstruktur dengan menambahkan kebijaksanaan  manusia  dan  informasi komputerisasi.
2. Proses pengolahannya, Sistem Pendukung Keputusan mengkombinasikan peng-gunaan model–model  analisis  dengan  teknik pemasukan  data  konvensional  serta fungsi–fungsi  pencari  atau  pemeriksa informasi.
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat digunakan  atau  dioperasikan  dengan mudah orang–orang yang tidak memiliki
dasar kemampuan
pengoprasian  komputer  yang  tinggi. Pendekatan  yang  digunakan  biasanya
model interaktif.
4. Sistem Pendukung Keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas  serta  kemampuan  adaptasi yang tinggi sehingga mdah disesuaikan dengan berbagai perubahan lingkungan yang terjadi dan kebutuhan pengguna.

## 2.3.3  Tahapan Pengambilan Keputusan
Dalam Turban et. al. (2005); 67) dalam (Katianda,  2012;  14),  Simon  menjelaskan tahapan–tahapan dalam pengambilan keputusan sebagai berikut : 1. Tahap Pemahaman ( Inteligence Phase ) Tahap ini merupakan proses
penelusuran  dan  pendeteksian  dari lingkup  problematika  serta  proses pengenalan  masalah.  Data  masukan diperoleh,  diproses  dan  diuji  dalam rangka mengidentifikasikan masalah.
2. Tahap Perancangan ( Design Phase ) Tahap ini merupakan proses pengembangan dan pencarian alternatif tindakan  /solusi  yang  dapat  diambil. Tersebut merupakan representasi kejadian  nyata  yang  disederhanakan, sehingga diperlukan proses validasi dan verifikasi untuk mengetahui keakuratan model  dalam  meneliti  masalah  yang ada.
3. Tahap Pemilihan ( Choice Phase ) Tahap ini dilakukan pemilihan terhadap diantara  berbagai  alternatif  solusi  yang dimunculkan  pada  tahap  perencanaan agar ditentukan/ dengan memperhatikan kriteria–kriteria berdasarkan tujuan yang akan dicapai.
4. Tahap  Implementasi  ( Implementation Phase )
Tahap ini dilakukan penerapan terhadap rancangan sistem yang telah dibuat pada tahap  perancangan  serta  pelaksanaan alternatif  tindakan  yang  telah  dipilih pada tahap pemilihan.

## 2.4 Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang
akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan.  Pada  dasarnya,  ada  3  pendekatan untuk  mencari  nilai  bobot  atribut,  yaitu pendekatan  subyektif,  pendekatan  obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif dan obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan  dan  kelemahan.  Pada  pendekatan subyektif,  nilai  bobot  ditentukan  berdasarkan subyektifitas  dari  para  pengambil  keputusan, sehingga  beberapa  faktor  dalam  proses perankingan  alternatif  bisa  ditentukan  secara bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan  obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan  subyektifitas  dari  pengambil keputusan ( Gerdon, 2011 ) .
Ada  beberapa  metode  yang  dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah FMADM, antara lain:
a. Simple  Additive  Weighting  Method (SAW)
b. Weighted Product ( WP )
c. ELECTRE
d. Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
e. Analytic Hierarchy Process ( AHP )

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan yaitu sebagai berikut:
1. Tahap identifikasi awal Tahapan  awal  yang  dilakukan  adalah dengan melakukan identifikasi
permasalahan  yang  menjadi  alasan dibuatnya sistem yang kemudian dilakukan pembuatan perumusan masalah.  Tahap  identifikasinya  bahwa proses  penentuan  besaran  UKT  pada mahasiswa  Universitas  Palangkaraya perlu bantuan komputer agar memudahkan  dalam  proses  penilaian dan penyimpanan data kedalam database .
2. Tahap  analisis  dan  pengumpulan  data Untuk  melakukan  perancangan  dan pembuatan sistem penunjang keputusan (SPK) yang diinginkan perlu melakukan analisis  agar  sistem  yang  dibuat  dapat sesuai seperti yang diinginkan. Adapun teknik pengumpulan data dalam pelaksanaan penelitian ini adalah sebagai berikut:
a.  Studi Pustaka
Mempelajari  teori-teori  yang  ada pada buku-buku pengetahuan,
skripsi,  jurnal  dari  internet  serta artikel-artikel lain yang berhubungan dengan  permasalahan  yang  ada berupa Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 55 Tahun 2013 Tentang Biaya Kuliah Tunggal dan Uang Kuliah Tunggal Perguruan Tinggi  Negeri  telah  diatur  bahwa pembayaran  biaya  pendidikan  bagi mahasiswa pada program studi tidak lagi berupa SPP tetapi menggunakan Uang Kuliah Tunggal (UKT). b.  Studi Lapangan
Melakukan observasi (pengamatan) langsung  ke  tempat  lokasi  objek penelitian yaitu Kantor Biro Administrasi Akademik Kenahasiswaan dan Sistem Informasi (BAAKPSI) Jalan Willem Condrad. Pengamatan yang dilakukan dengan wawancara langsung  dengan  Kepala  BAAKPSI serta  anggota-anggota  lainnya  yang ikut serta dalam TIM UKT UPR agar memporoleh data yang lengkap serta akurat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1   Simple Additive Weighting Method (SAW) Metode SAW ( Simple Additive
Weighting ) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada (Gerdon, 2011).
Jika  j  atribut  keuntungan ( benefit )
Jika j atribut biaya ( cost )
Keterangan : r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi
x ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max x ij = nilai terbesar dari setiap kriteria i
Min x ij = nilai terkecil dari setiap kriteria i benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ;  i=1,2,...,m  dan  j=1,2,...,n.  Nilai  preferensi untuk  setiap alternatif  (V i )  diberikan  sebagai:
(Gerdon, 2011)
Keterangan : V i = rangking untuk setiap alternatif W j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## 4.2 Perhitungan Manual Sistem
Pengelompokan UKT UPR dengan Metode SAW 4.2.1  Kriteria
Berikut merupakan kriteria yang dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan, berdasarkan persyaratan UKT. Adapun kriteria yang  telah  ditentukan  yaitu:  1.  Pekerjaan Orang  Tua  (C 1 );  2.  Status  Keberadaan  Orang Tua (C 2 ); 3. Total Penghasilan Orang Tua Per- bulan (C 3 ); 4. Jumlah Anggota Keluarga (C 4 );
5.  Status  Pendidikan  Anggota  Keluarga  (C 5 );
6.  Tempat  Tinggal  Orang  Tua  (C 6 );  7. Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor  Roda  2 (C 7 );  8.  Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor Roda 4/6 (C 8 ); 9. Pendidikan Orang Tua (C 9 );
10.  Total  Pengeluaran  Orang  Tua  (C 10 );  11. Sumber Biaya Pendidikan Kuliah (C 11 ).
Dari kriteria tersebut, maka dibuat suatu tingkat  kepentingan  kriteria  berdasarkan  nilai bobot yang telah ditentukan kedalam bilangan fuzzy. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut: Sangat Rendah (SR)  =  0;  Rendah  (R)  =  2,5;  Cukup  (C)  =  5; Tinggi (T) = 7,5; Sangat Tinggi (ST) = 10.
1) Kriteria Pekerjaan Orang Tua (C 1 ) Penjabaran  interval  pekerjaan  orangtua yang telah dikonversikan dengan bilangan  fuzzy;  kelompok  (kel.)  1, skor=10;  (kel.)  2,  skor=8;  (kel.)  3, skor=8;  (kel.)  4,  skor=4;  (kel.)  5, skor=2; (kel.) 6, skor=0;
2) Kriteria  Status  Keberadaan  Orang  Tua (C 2 )
Penjabaran  interval  pekerjaan  orangtua yang telah dikonversikan dengan bilangan  fuzzy;  kelompok-1  (Ayah  & Ibu masih hidup), skor=7,5; kelompok- 2  (Ibu  telah  meninggal),  skor=5; kelompok-3  (Ayah  telah  meninggal), skor=2,5;  kelompok-4  (Ayah  &  Ibu meninggal), skor=0;
3) Kriteria  Total  Penghasilan  Orang  Tua Per Bulan (C 3 )
Penjabaran  interval  total  penghasilan orang  tua  per  bulan  yang  telah dikonversikan  dengan  bilangan  fuzzy; rentang-1  (0  s.d  500rb),  skor=0; rentang-2  (501rb  s.d  1jt),  skor=1,5; rentang-3  (1.000.001  s.d  1.500.000), skor=2,5;  rentang-4  (1.500.001  s.d 2.000.000), skor=3,5; rentang-5
(2.000.001  s.d  3.000.000),  skor=4,5; rentang-6  (3.000.001  s.d  4.000.000), skor=5,5;  rentang-7  (4.000.001  s.d 5.000.000), skor=6,5; rentang-8 (5.000.001 s.d 9.999.999.999), skor=7,5;
4) Kriteria Jumlah Anggota Keluarga (C 4 ) Penjabaran  interval  jumlah  anggota keluarga  yang  telah  dikonversikan dengan  bilangan  fuzzy;  rentang-1  (<  3 orang),  skor=5;  rentang-2  (3-4  orang),
skor=2,5; rentang-3 (5-7orang), skor=1,5; rentang-4 (>7 orang), skor=0.
5) Kriteria  Status  Pendidikan  Anggota Keluarga (C 5 )
Penjabaran  interval  status  anggota keluarga (jumlah saudara kandung yang menempuh  pendidikan)  yang  telah dikonversikan  dengan  bilangan  fuzzy; rentang-1 (0-1 orang), skor=5; rentang- 2 (2-3 orang), skor=2,5; rentang-3 (4-6 orang),  skor=1,5;  rentang-4  (7-99 orang), skor=0.
6) Kriteria Tempat Tinggal Orang Tua (C 6 )
Penjabaran  interval  tempat  tinggal orang  tua  yang  telah  dikonversikan dengan  bilangan  fuzzy;  rentang-1 (Rumah  Sendiri),  skor=5;  rentang-2 (Rumah  Dinas),  skor=2,5;  rentang-3 (Rumah  Sewa),  skor=1,5;  rentang-4
(Menumpang), skor=0.
7) Kriteria Kepemilikan
Kendaraan Bermotor Roda 2 (C 7 )
Penjabaran interval kepemilikan kendaraan  bermotor  roda  2  yang  telah dikonversikan  dengan  bilangan  fuzzy; rentang-1  (Tidak  Punya),  skor=0; rentang-2 (1 Unit), skor=1,5; rentang-3 (2 Unit), skor=2,5; rentang-4 (>2 unit), skor=5.
8) Kriteria Kepemilikan Kendaraan Bermotor Roda 4/6 (C 8 ) Penjabaran interval kepemilikan kendaraan bermotor roda 4/6 yang telah dikonversikan  dengan  bilangan  fuzzy; rentang-1  (Tidak  Punya),  skor=0; rentang-2 (1 Unit), skor=2,5; rentang-3 (>1 Unit), skor=5;
9) Kriteria Pendidikan Orang Tua (C 9 ) Penjabaran  interval  pendidikan  orang tua  yang  telah  dikonversikan  dengan bilangan fuzzy; rentang-1 (Pasca Sarjana  (S2/S3)),  skor=10;  rentang-2 (Diploma  /  Sarjana),  skor=8;  rentang-3 (SLTA),  skor=6;  rentang-4  (SLTP), skor=4; rentang-5 (SD), skor=2; rentang-6 (Tidak Ada), skor=0; 10) Kriteria Biaya Pendidikan / Kuliah (C 10 )
Penjabaran  interval  biaya  pendidikan  / kuliah yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy; rentang-1 (Orang Tua), skor=10;  rentang-2  (Orang  Tua  & Keluarga), skor=7,5; rentang-3 (Keluarga), skor=5; rentang-4 (Beasiswa), skor=2,5; rentang-5
(Mandiri), skor=0;
11) Kriteria  Total  Pengeluaran  Per  Bulan (C
11 ) Penjabaran interval biaya total pengeluaran  per  bulan  yang  telah dikonversikan  dengan  bilangan  fuzzy; rentang-1  (0  s.d  500rb),  skor=0; rentang-2  (501rb  s.d  1jt),  skor=1,5; rentang-3  (1.000.001  s.d  1.500.000), skor=2,5;  rentang-4  (1.500.001  s.d 2.000.000), skor=3,5; rentang-5 (2.000.001  s.d  3.000.000),  skor=4,5; rentang-6  (3.000.001  s.d  4.000.000), skor=5,5;  rentang-7  (4.000.001  s.d 5.000.000), skor=6,5; rentang-8 (5.000.001 s.d 9.999.999.999), skor=7,5; Pengambil keputusan memberikan bobot, berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing  kriteria  yang  dibutuhkan sebagai berikut :
Vektor bobot : W = [ 7.5, 7.5, 2.5, 10, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 5, 2.5, 2.5, 2.5, 10 ]
Tabel 4.1 Tabel Bobot No Kriteria Bobot 1. Pekerjaan Orang Tua a. Ayah 7.5 b. Ibu 7.5 2. Status Keberadaan Orang Tua 2.5 3. Total Penghasilan Orang Tua Per-bulan 10 4. Jumlah Anggota Keluarga 2.5 5. Status Anggota Keluarga 2.5 6. Tempat Tinggal Orang Tua 2.5 7. Kepemilikan Kendaraan Bermotor Roda 2 2.5 8. Kepemilikan Kendaraan Bermotor Roda 4/6 5 9. Pendidikan Orang Tua a. Ayah 2.5 b. Ibu 2.5 10. Sumber Biaya Pendidikan Kuliah 2.5 11 Total Pengeluaran Orang Tua 10
Membuat matriks keputusan X, dibuat dari tabel kecocokan sebagai berikut:
Pertama, dilakukan normalisasi matriks X untuk menghitung nilai masing-masing kriteria berdasarkan kriteria diasumsikan sebagai kriteria keuntungan atau biaya sebagai berikut :
A 1 ). r 11 = 0 MAX ( 0,0,4,4,0,6,6,4,0,4 ) = 0 6 = 0 r 12 = 0 MAX ( 0,4,0,0,0,6,4,0,0,4 ) = 0 6 = 0
r 13 = MIN ( 0,2.5,7.5,7.5,7.5,7.5,7.5,7.5,5,7.5 ) 0 = 0 0 = 0
r 14 = 0 MAX ( 0,0,4.5,4.5,2.5,7.5,6.5,4.5,2.5,6.5 ) = 0 7,5 = 0
r 15 = MIN ( 2.5,2.5,1.5,2.5,2.5,2.5,1.5,0,1.5,1.5 ) 2,5 = 0 2.5 = 0 r 16 = 2,5
MAX ( 2.5,5,2.5,5,5,2.5,2.5,2.5,2.5,2.5 ) = 2.5 5 = 0,5
r 17 = MIN (0,5,2.5,5,5,5,5,1.5,5,5 )
0 = 0 0 = 0
r 18 = 0
MAX ( 0,1.5,2.5,2.5,1.5,2.5,2.5,2.5,1.5,2.5 ) = 0 2,5 = 0
r 19 = MIN (0,0,0,0,0,0,0,0,2.5,0 ) 0 = 0 0 = 0 r 110 = 6 MAX ( 6,6,6,6,2,8,8,8,6,6 ) = 6 8 = 0,75
r 111 = 4 MAX (4,6,6,0,2,8,6,6,6,8 ) = 4 8 = 0.5
r 112 = MIN ( 0,10,10,7.5,10,10,10,10,7.5,10 ) 0 = 0 0 = 0 r 113 = 0 MAX ( 0,1.5,2.5,2.5,2.5,2.5,2.5,2.5,2.5,3.5 ) = 0 3.5 = 0
A 2 ). .... A 10 )
Selanjutnya  dibuat  perkalian  matriks W*R  dan  penjumlahan  hasil  perkalian  untuk memperoleh alternatif terbaik sebagai berikut :
V 1 = (7.5)(0) + (7.5)(0) + (2.5)(0) + (10)(0) +  (2.5)(0)  +  (2.5)(0,5)  +  (2.5)(0)  +
(2.5)(0)  +  (5)(0)  +  (2.5)(0.75)  +
(2.5)(0.5) + (2.5)(0)+ (10)(0) = 4,375 V 2 = (7.5)(0) + (7.5)(0) + (2.5)(0) + (10)(0) +  (2.5)(0)  +  (2.5)(1)  +  (2.5)(0)  +
(2.5)(0,6)  +  (5)(0)  +  (2.5)(0.75)  + (2.5)(0.75)  +  (2.5)(0)  +  (10)(0.43)  = 12,05 V 3 = (7.5)(0.66)  +  (7.5)(0)  +  (2.5)(0)  +
(10)(0,6)  +  (2.5)(0)  +  (2.5)(0,5)  +
(2.5)(0)  +  (2.5)(1)  +  (5)(0)  + (2.5)(0.75) + (2.5)(0.75) +  (2.5)(0) +
(10)(0.71) =25,55
V 4 = (7.5)(0.66)  +  (7.5)(0)  +  (2.5)(0)  + (10)(0,6)  +  (2.5)(0)  +  (2.5)(1)  + (2.5)(0)  +  (2.5)(1)  +  (5)(0)  +
(2.5)(0.75)  +  (2.5)(0)  +  (2.5)(0)  +
(10)(0.71) = 24,925
V 5 = (7.5)(0)  +  (7.5)(0)  +  (2.5)(0)  + (10)(0,33)  +  (2.5)(0)  +  (2.5)(1)  +
(2.5)(0)  +  (2.5)(0,6)  +  (5)(0)  + (2.5)(0.25) + (2.5)(0.25) +  (2.5)(0) + (10)(0.71) = 15,65
V 6 = (7.5)(1) + (7.5)(1) + (2.5)(0) + (10)(1)
+  (2.5)(0)  +  (2.5)(0,5)  +  (2.5)(0)  +
(2.5)(1) + (5)(0) + (2.5)(1) + (2.5)(1) + (2.5)(0) + (10)(0.71) = 40,85 V 7 = (7.5)(1)  +  (7.5)(0,66)  +  (2.5)(0)  + (10)(0,86)  +  (2.5)(0)  +  (2.5)(0,5)  + (2.5)(0) + (2.5)(1) + (5)(0) + (2.5)(1) + (2.5)(0.75) + (2.5)(0) + (10)(0.71) = 36,275 V 8 = (7.5)(0.66)  +  (7.5)(0)  +  (2.5)(0)  + (10)(0,6)  +  (2.5)(0)  +  (2.5)(0,5)  +
(2.5)(0) + (2.5)(1) + (5)(0) + (2.5)(1)
+ (2.5)(0.75) + (2.5)(0) + (10)(0.71) = 26,175 V 9 = (7.5)(0)  +  (7.5)(0)  +  (2.5)(0)  + (10)(0,33)  +  (2.5)(0)  +  (2.5)(0.5)  +
(2.5)(0)  +  (2.5)(0.6)  +  (5)(0)  +
(2.5)(0.75) + (2.5)(0.75) +  (2.5)(0) +
(10)(0.71) = 16,9
V 10 =   (7.5)(0.66) + (7.5)(0,66) +  (2.5)(0) + (10)(0,86)  +  (2.5)(0)  +  (2.5)(0.5)  +
(2.5)(0)  +  (2.5)(1)  +  (5)(0)  + (2.5)(0.75)  +  (2.5)(1)  +  (2.5)(0)  + (10)(1) = 36,625
Kemudian dilakukan perangkingan dari nilai  yang  terkecil  ke  nilai  terbesar  sehingga menjadi sebagai berikut :
Sesuai  ketentuan  pasal  4  Permendikbud Nomor 55 Tahun 2013 ditetapkan bahwa :
• Kelompok I = Minimal 5 %
• Kelompok II = Minimal 5 % Untuk  Kelompok  III,  IV  dan  V  tidak  diatur dalam  PERMENDIKBUD,  penetapan  % diserahkan  kepada  masing  masing  Perguruan Tinggi Negeri, agar Anggaran PNBP
Perguruan  Tinggi  dimaksud  tidak  mengalami defisit Anggaran. Maka hasil pengelompokan
UKT  berdasarkan  data  diatas  dapat  di asumsikan sebagai berikut :

## Tabel 4.2 Hasil Pengelompokan UKT
Berdasarkan Perhitungan Manual No. Nama Calon Mahasiswa Kelompok UKT Nilai UKT 1 Robertson Kelompok 1 Rp. 500.000 2 Nur Akhisan Kelompok 1 Rp. 500.000 3 Ahmad Faqiah Kelompok 2 Rp. 1.000.000 4 Oktapianus Kelompok 2 Rp. 1.000.000 5 Nor Sari Rizki Kelompok 3 Rp. 1.500.000 6 Pita Ria Kelompok 3 Rp. 1.500.000 7 Gustaf Denovan Kelompok 4 Rp. 2.000.000 8 Bagusty Virgony Kelompok 4 Rp. 2.000.000 9 Brian Silvana Kelompok 5 Rp. 4.170.000 10 Jefri Maulana Kelompok 5 Rp. 4.170.000

## 5. KESIMPULAN
Dalam membangun  “Implementasi
Metode Simple Adaptive Weighted Pada SPK UKT  Universitas  Palangka  Raya”  ini menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database MySQL.  Metode  SPK  yang digunakan  untuk  menjalankan  perhitungan UKT  menggunakan  metode Fuzzy  Multi- Atribute  Decision  Making  (FMADM) dengan Metode Simple  Additive  Weigthing ,  dimana metode  ini  berjalan  dengan  menentukan  nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan.  Hasil  perankingan  yang  diberikan oleh  metode  ini  digunakan  oleh  pengambil keputusan  untuk  membantu  menentukan jumlah  mahasiswa  untuk  masing-masing kelompok UKT. Berdasarkan jumlah mahasiswa  yang  diberikan  oleh  pengambil keputusan,  sistem  ini  kemudian  memasukan jumlah  tersebut  kedalam  tiap-tiap  kelompok UKT.

## 6. REFERENSI
[1] Anonim. 2013. Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. Peraturan
Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia Nomor 55 Tahun
2013  tentang  Biaya  Kuliah  Tunggal dan  Uang  Kuliah  Tunggal  Pada Perguruan Tinggi Negeri Di Lingkungan  Kementrian  Pendidikan dan Kebudayaan. Halaman 3 [2] Gerdon.  2011. Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerimaan Beasiswa Bagi Mahasiswa STMIK AMIKOM YOGYAKARTA . http://repository.amikom.ac.id/files/P ublikasi_07.12_.2562_.pdf .  Diakses pada 27 September 2013. [3] Katianda, Verdika. 2012. Perancangan Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Jabatan Kepala Seksi  Dengan  Menggunakan  Metode
Analytical  Hierarchy  Process  (Studi Kasus  :  Badan  Pertanahan  Nasional Kabupaten Barito Timur).
[4] Sommerville,  Ian,  2007. System Engineering (Eight Edition). England:
Pearson Education.