Abstrak : Salah satu upaya untuk merealisasikan prioritas pembangunan nasional melalui pendidikan. Namun pada kenyataannya masih  banyak  warga  negara  Indonesia  yang  tidak  mendapatkan  hak  untuk  menempuh  Pendidikan  karena  kondisi  yang  tidak mampu finansial. UU Nomor 20 Tahun 2003 membentuk sebuah program bantuan bernama Bantuan Siswa Miskin (BSM). Masih banyak kesalahan penentuan penerima dana BSM karena penentuan masih dilakukan secara manual. Bantuan dana seringkali salah sasaran sehingga tidak diterima oleh siswa/i yang berhak. Penentuan juga tidak didasarkan pada kriteria pemerintah namun hanya  ditentukan  oleh  petugas/guru  yang ditunjuk  sekolah dasar  pada  Kab.  Tulungagung.  Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah sistem pendukung keputusan yang mampu menentukan penerima beasiswa BSM yang tepat dan akurat sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan oleh pemerintah. Penggabungan metode AHP dan MOORA digunakan karena dianggap bisa menghasilkan data yang objektif. Metode pengambilan data dilakukan dengan proses observasi pada Dinas Pendidikan Kabupaten Tulungagung dan metode pengembangan sistem informasi menggunakan metode Waterfall. Sistem Pengambil Keputusan Penerima Beasiswa Miskin ini memiliki fitur notifikasi penolakan data dengan email dan perankingan data. Pengujian SPK menggunakan metode Blackbox Testing. Berdasarkan hasil kuesioner di dapatkan penilaian tentang manfaat Sistem Pendukung Keputusan Penerima BSM dengan presentase baik/bagus sebesar 47%, presentase cukup baik sebesar 39%, presentase cukup sulit 9.34% dan presentase cukup sulit 4%,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  informasi  ini  dapat  membantu  menentukan  proses  penerimaan  beasiswa  BSM  dengan optimal dan tepat sasaran kepada yang membutuhkan.

## Kata Kunci—Bantuan Siswa Miskin (BSM), AHP, MOORA, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract : One of the efforts to realize national development priorities is through education. However, in reality there are still many Indonesian citizens who do not get the right to enroll in education because of their financial inadequacy. UU No. 20 Tahun 2003 established an assistance program called the Bantuan Siswa Miskin (BSM) or Cash Transfer Program for Poor Students. There are still many mistakes in determining BSM fund recipients because the selection is still done manually. Providing funding for eligible students cannot be done since the manual system makes it impossible to provide ones for the eligibles. The selection is also not based on the government criteria and is only determined by officers / teachers appointed by primary schools in Kab. Tulungagung. Therefore, a support system is needed to determine the right and accurate BSM scholarship recipients according to the criteria set by the government. MOORA and AHP methods were used because they can produce objective data. This Decision Making System has a data notification feature with email and ranking data. Based on the results of the questionnaire, the results of the assessment BSM Recipient Decision Support System assistance shows a good percentage of 47%, a good enough percentage of 39%, a quite difficult percentage 9.34% and currently quite difficult 4%. It can be concluded that this information system can help determine the BSM scholarship grant process optimally and right on the eligible targets .
Keywords— Bantuan Siswa Miskin (BSM), AHP, MOORA, Decision Support System

## I. P ENDAHULUAN
rioritas pembangunan nasional antara lain adalah pendidikan. Seperti tercantum dalam Undang-Undang Dasar 1945 Pasal 31 Ayat 1 yang berbunyi : Tiap-tiap warga negara berhak mendapatkan pengajaran. Amanat  dalam  pasal  tersebut  adalah  mendapatkan  pendidikan  merupakan  hak  setiap  individu  tanpa memandang latar belakang maupun kondisi yang ada pada mereka [1].
Namun,  pada  kenyataannya  masih  banyak  Warga  Negara  Indonesia  yang  tidak  mendapatkan  hak untuk menempuh Pendidikan dikarenakan dalam kondisi yang tidak mampu secara finansial. Pemerintah Indonesia melalui Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional membentuk sebuah  program  untuk  membantu  masyarakat  agar  dapat  menempuh  Pendidikan  sesuai  dengan  haknya berupa  bantuan  dana  Pendidikan  yang  disebut  BSM  (Bantuan  Siswa  Miskin).  Masih  terdapat  banyak

## S ISTEM P ENDUKUNG K EPUTUSAN P ENERIMA BSM SD K AB . T ULUNGAGUNG D ENGAN

## M ETODE AHP DAN MOORA
Prasetyanti Devi Madyaratri 1) , Indra Dharma Wijaya 2) , dan Retno Damayanti 3)
1,2,3) Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang e-mail: prasetyanti123@email.com 1) , indra.dharma@gmail.com 2) , amre02@gmail.com 3)
P
kesalahan  pada  penentuan  penerima  beasiswa  BSM  karena  penentuan  tersebut  masih  dilakukan  secara manual. Bantuan dana seringkali salah sasaran sehingga tidak diterima oleh siswa/i yang kurang mampu. Penentuan juga tidak didasarkan pada kriteria  yang ditetapkan pemerintah namun hanya ditentukan oleh petugas/guru yang ditunjuk untuk memilih siswa/i sekolah dasar pada Kab. Tulungagung.
Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem informasi yang mampu menentukan penerima beasiswa BSM yang tepat dan akurat sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan oleh pemerintah. Metode AHP digunakan dalam  pembangunan  sistem  informasi  ini  dikarena  metode  tersebut  sangat  sederhana,  stabil,  dan  kuat sedangkan metode MOORA digunakan karena memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan dengan baik.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Penelitian Terdahulu
Beberapa penelitian yang dijadikan rujukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Jurnal  hasil penelitian Dwika Asrani  dkk. Pada tahun 2018  yang berjudul “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA)” menunjukkan bahwa metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis atau biasa disingkat dengan metode MOORA dalam penentuan dana BSM membantu pengambilan keputusan dalam masalah siswa yang akan ditentukan mendapatkan dana BSM secara cepat dan mudah. Hasil penentuan dana BSM untuk siswa miskin menjadi lebih objektif karena pengambil keputusan tidak secara langsung menentukan dan menilai siswa yang akan ditentukan [2].
Dalam penelitian Teuku Mufizar pada tahun 2017 yang berjudul “Pemilihan Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)” menunjukkan bahwa Perhitungan Indikator  yang  digunakan  untuk  penilaian  pemilihan  calon  penerima  beasiswa  menghasilkan  sebuah  nilai kelayakan. Dari nilai tersebut bisa dilihat siapa saja yang berhak menadi calon penerima BSM. Siswa yang berhak menerima beasiswa BSM, diambil dari nilai prioritas yang lebih tinggi [3].

## B. Bantuan Siswa Miskin
Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  adalah  bantuan  dana  dari  pemerintah  berupa  sejumlah  uang  tunai  yang diberikan langsung kepada siswa yang berasal dari keluarga miskin. Sasaran program BSM APBNP adalah siswa miskin  yang berstatus  sebagai  siswa SD, SMP, SMA dan SMK serta memenuhi  kriteria antara lain sebagai berikut:
1. Siswa yang orang tuanya penerima Kartu Perlindungan Sosial (KPS)
2. Siswa penerima Kartu Calon Peneriman Bantuan Siswa Miskin khusus untuk SD dan SMP
3. Orang tua siswa terdaftar sebagai peserta Program Keluarga Harapan (PKH)
4. Siswa terancam putus sekolah karena kesulitan biaya
5. Siswa yatim, piatu atau yatim piatu
6. Siswa berasal dari korban musibah, kelainan fisik, korban PHK dari Rumah Tangga Sangat Miskin.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode yang digunakan pada pembuatan sistem pendukung keputusan ini terdiri dari:

## A. Analisis Kebutuhan
Pada tahapanan ini dilakukan analisa kebutuhan sistem dan analisis perancangan sistem.
1) Kebutuhan Perangkat Lunak
Spesifikasi  perangkat  lunak  (software)  yang  digunakan  untuk  merancang  system  ini  adalah  sebagai berikut:
Tabel. 1. Kebutuhan Software No. Software Keterangan 1. Sublime Digunakan sebagai application engine untuk membangun aplikasi
2. Code Igniter Digunakan sebagai application engine untuk membangun aplikasi
3. MySql
Digunakan sebagai application engine untuk membangun database
2) Kebutuhan Perangkat Keras
Spesifikasi  perangkat  keras  (hardware)  yang  digunakan  untuk  merancang  system  ini  adalah  sebagai berikut:
Tabel. 2. Kebutuhan Hardware No. Hardware Keterangan 1. Processor Intel Core i5 2. Memory 8GB RAM 3. Operating System Windows 10

## B. Desain Sistem
1) Perancangan Flowchart
Flowchart untuk mengetahui kinerja urutan atau hubungan antar proses beserta instruksinya.
1. Inputkan atribut dari setiap kriteria beasiswa
2. Membuat tabel hierarki
3. Membuat matriks perbandingan
4. Menentukan perhitungan normalisasi
5. Menentukan bobot kriteria
6. Setelah selesai perhitungan, maka akan didapatkan bobot kriteria
7. Proses selanjutnya adalah menginputkan data kriteria dari tiap siswa
8. Membuat matriks
9. Kemudian  menghitung  normalisasi  matriks  terbobot.  Nilai  bobot  didapatkan  pada  proses  awal perhitungan.
10. Tahap terakhir adalah data hasil perankingan beasiswa

## 2) Perancangan Usecase Diagram

## Gambar.2 Usecase Diagram
Pada  usecase  diagram  diatas,  terdapat  3  aktor  yaitu  admin,  kepala  sekolah  dan  petugas.  Setiap  aktor diharuskan untuk login terlebih dahulu jika ingin masuk ke dalam sistem. Aktor admin mempunyai beberapa akses yaitu mengelola data petugas, mengelola data kepala sekolah, mengelola data kriteria, mengelola data sekolah,  edit  profil,  melihat  data  pengajuan  siswa,  konfirmasi  data  pengajuan,  tolak  data  pengajuan  dan melihat data hasil seleksi beasiswa. Aktor petugas mempunyai beberapa akses yaitu edit profil, melihat data hasil seleksi beasiswa, melihat data pengajuan siswa dan menambahkan data pengajuan siswa. Aktor kepala sekolah  mempunyai  akses  yaitu  edit  profil,  melihat  data  pengajuan  siswa  dan  melihat  data  hasil  seleksi beasiswa.

## C. Implementasi
1) Implementasi Database
Struktur desain database untuk sistem informasi ini memiliki 6 tabel yaitu,  tb_hasil, tb_kelengkapan, tb_kriteria, tb_pengajuan, tb_pengguna, tb_petugas_sekolah, tb_sekolah dan tb_beasiswa.

## 2) Implementasi Metode
Berikut ini perhitungan manual dari Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Miskin dengan menggunakan metode Analytical Hierrarchy Process (AHP) dan Multi-Objective Optimization On The Basis  Of  Ratio  Analysis (MOORA).  Perhitungan  ini  dilakukan  dengan  cara  menghitung  ketepatan perhitungan metode dengan bantuan aplikasi pendukung Microsoft Excel . Perhitungan dimulai dengan pehitungan metode AHP dengan menggunakan data alternatif yang digunakan dalam pengujian manual adalah 15 sampel data dari 560 data.

## 3) Implementasi Antarmuka
Halaman  data  pengajuan  menampilkan  data  pengajuan  siswa  calon  penerima  beasiswa  BSM.  Data ditampilkan dalam bentuk tabel dan dapat dilakukan kelola data yaitu tambah data, verifikasi data dan hapus data. Halaman tambah data berupa form untuk memasukkan data siswa dan button Simpan.

## Gambar 4 Antarmuka Daftar Pengajuan
Halaman verifikasi data terdapat button verifikasi untuk menentukan data yang dimasukkan sudah sesuai dengan kriteria atau tidak. Jika data sesuai maka data akan diverifikasi yang kemudian akan diseleksi oleh sistem. Berikut merupakan halaman verifikasi data pengajuan siswa.
Jika berkas persyaratan tidak sesuai maka dapat dilakukan penolakan berkas dan diberikan sebuah catatan untuk petugas di sekolah dasar untuk berkas yang tidak sesuai dan catatan tersebut akan dikirimkan melalui email sekolah.

## 4) Testing
Dalam tahap ini dilakukan proses uji coba pada data yang telah didapat dari Dinas Pendidikan Kabupaten Tulungagung untuk mengetahui apakah sistem yang dihasilkan telah sesui dengan perancangan sebelumnya. Pengujian dilakukan dengan menggunakan metode black box . Berikut adalah hasil pengujian.
Tabel 3. Hasil Pengujian Black Box No. Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1 Halaman Login User dapat masuk ke dalam sistem Berhasil 2 Grafik Halaman Dashboard Grafik dapat ditampilkan pada halaman dashboard Berhasil 3 Halaman Kriteria Menampilkan data kriteria Berhasil 4 Kelola Data Kriteria Melakukan proses tambah data, edit data dan hapus data Berhasil 5 Halaman Pengajuan Menampilkan data pengajuan siswa Berhasil 6 Kelola Data Pengajuan Siswa  Melakukan proses tambah data dan hapus data Berhasil 7 Halaman Hasil Seleksi Menampilkan data hasil seleksi beasiswa Berhasil 8 Halaman Verifikasi Data Melakukan verifikasi data Berhasil IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Perhitungan dengan Metode AHP
Berikut merupakan hasil dari perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan metode AHP melalui aplikasi Microsoft Excel dengan sampel 15 alternatif. Pada tabel berikut dituliskan bahwa alternatif ke-13 yaitu Rima mendapatkan ranking pertama dengan nilai bobot evaluasi 0,381204213.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Metode AHP Alternatif Bobot Evaluaasi Rank Ahmad Fachri H 0,255776484 9 Dika Wahyu Putra 0,282426181 6 Anang Subekti 0,231665115 11 Ellys Mulia 0,281475284 7 Elvina 0,278288308 8 Gheifira 0,287419572 5 Gogod 0,217710023 12 Khosyi 0,255442759 10 Muhammad Afan 0,297584895 4 Muhammad Andika 0,199468103 14 Nafisa 0,311390168 2 Muhammad Fachri 0,18342367 15 Rima 0,381204213 1 Satria 0,212243913 13 Shofrotul 0,308424346 3

## B. Hasil Perhitungan dengan Metode MOORA
Berikut  merupakan  hasil  dari  perhitungan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  MOORA melalui aplikasi Microsoft Excel dengan sampel 15 alternatif. Dari tabel  berikut dapat ditarik kesimpulan bahwa alternatif ke-3 dan ke-6 yaitu Anang Subekti dan Gheifira mendapatkan ranking 1 dengan nilai Y i = 8,465294457.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Metode MOORA
Alternatif NILAI Yi = MAX -MIN Ranking Ahmad Fachri H 7,959330031 3 Dika Wahyu Putra 3,625996698 12 Anang Subekti 8,465294457 1 Ellys Mulia 3,625996698 12 Elvina 4,131961124 8 Gheifira 8,465294457 1 Gogod 7,959330031 3 Khosyi 7,959330031 3 Muhammad Afan 3,625996698 12 Muhammad Andika 3,827368908 10 Nafisa 4,131961124 8 Muhammad Fachri 5,155274527 7 Rima 3,827368908 10 Satria 5,661238952 6 Shofrotul 2,298091079 15
Terdapat  perbedaan hasil dengan menggunakan  masing-masing metode  baik  MOORA maupun  AHP, maka dari itu penulis menggabungkan kedua metode tersebut untuk penelitian kali ini karena dianggap hasil yang dikeluarkan akan lebih objektif.

## C. Analisa Penggunaan Metode AHP dan MOORA
Berikut ini perhitungan manual dari Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Miskin dengan menggunakan metode Analytical Hierrarchy Process (AHP) dan Multi-Objective Optimization On The Basis Of  Ratio  Analysis (MOORA).  Perhitungan  ini  dilakukan  dengan  cara  menghitung  ketepatan  perhitungan metode dengan bantuan aplikasi pendukung Microsoft Excel . Perhitungan dimulai dengan pehitungan metode AHP dengan menggunakan data alternatif yang digunakan dalam pengujian manual adalah 15 sampel data dari 560 data. Langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan tipe kriteria yang akan dijelaskan pada tabel berikut.
Tabel 6. Kriteria Perhitungan AHP Nama Kriteria Notasi Atribut Penghasilan Ortu C1 Cost Fotocopy Raport C2 Benefit Jamkesmas C3 Benefit Surat Ket Tidak Mampu C4 Benefit
Langkah berikutnya adalah menentukan bobot pada tabel berikut.

## Tabel 7. Pembobotan dengan AHP
Penghasilan Ortu Fotokopi Raport Jamkesmas Surat Ket. Tidak Mampu Penghasilan Ortu 1 3 5 6 Fotokopi Raport 0,3 1 3 3 Jamkesmas 0,2 0,3 1 3 Surat Ket Tidak Mampu 0,1 0,3 0,3 1 Jumlah 1,6 4,6 9,3 13 Penghasilan Ortu Fotokopi Raport Jamkesmas Surat Ket. Tidak Mampu Penghasilan Ortu 0,625 0,652173913 0,537634409 0,461538462 Fotokopi Raport 0,1875 0,217391304 0,322580645 0,230769231 Jamkesmas 0,125 0,065217391 0,107526882 0,230769231 Surat Ket Tidak Mampu 0,0625 0,065217391 0,032258065 0,076923077
Berikutnya adalah menentukan rata-rata PW.

## Tabel 8. Menghitung Rata-rata PW
Jumlah Kolom Hasil 2,276346783 4 0,5690867 0,95824118 4 0,2395603 0,528513504 4 0,13212838 0,236898533 4 0,05922463
Setelah  mendapatkan  nilai  bobot  dari  perhitungan  dengan  metode  AHP  maka  proses  perhitungan selanjutnya  menggunakan  metode  MOORA  untuk  menentukan  perankingan  dari  data.  Langkah  pertama dalam perhitungan MOORA adalah mengidentifikasi nilai kriteria, seperti tabel berikut.
Tabel 9 Identifikasi Nilai Kriteria Nama Jenis Kelamin C1 C2 C3 C4 Ahmad F L 1 1 1 1 Dika W L 1 1 1 0 Anang S L 0 1 1 1 Ellys M P 1 1 1 0 Elvina Y P 0 1 1 0 Gheifira A P 0 1 1 1 Gogod E L 1 1 1 1 Khosyi' N P 1 1 1 1 MAfan L 1 1 1 0 M  Andhika L 1 0 0 1 Nafisa K P 0 1 1 0 Mu Fachri L 1 1 0 1 Rima W P 1 0 0 1
Nama Jenis Kelamin C1 C2 C3 C4 Satria M L 0 1 0 1 Shofrotul P 1 0 1 0
Data penilaian alternatif dibawah ini adalah data penilaian alternatif berdasarkan kriteria diatas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 10. Penilaian Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 0,316227766 0,288675135 0,301511345 0,333333333 A2 0,316227766 0,288675135 0,301511345 0 A3 0 0,288675135 0,301511345 0,333333333 A4 0,316227766 0,288675135 0,301511345 0 A5 0 0,288675135 0,301511345 0 A6 0 0,288675135 0,301511345 0,333333333 A7 0,316227766 0,288675135 0,301511345 0,333333333 A8 0,316227766 0,288675135 0,301511345 0,333333333 A9 0,316227766 0,288675135 0,301511345 0 A10 0,316227766 0 0 0,333333333 A11 0 0,288675135 0,301511345 0 A12 0,316227766 0,288675135 0 0,333333333 A13 0,316227766 0 0 0,333333333 A14 0 0,288675135 0 0,333333333 A15 0,316227766 0 0,301511345 0 Total 0,569 0,239 0,132 0,059
Selanjutnya adalah menentukan normalisasi matriks untuk menghitung nilai dari masing-masing kriteria dengan perhitungan sebagai berikut.
Tabel 11. Matriks Normalisasi C1 C2 C3 C4 A1 0,179933599 0,068993357 0,039799497 0,019666667 A2 0,179933599 0,068993357 0,039799497 0 A3 0 0,068993357 0,039799497 0,019666667 A4 0,179933599 0,068993357 0,039799497 0 A5 0 0,068993357 0,039799497 0 A6 0 0,068993357 0,039799497 0,019666667 A7 0,179933599 0,068993357 0,039799497 0,019666667 A8 0,179933599 0,068993357 0,039799497 0,019666667 A9 0,179933599 0,068993357 0,039799497 0 A10 0,179933599 0 0 0,019666667 A11 0 0,068993357 0,039799497 0
C1 C2 C3 C4 A12 0,179933599 0,068993357 0 0,019666667 A13 0,179933599 0 0 0,019666667 A14 0 0,068993357 0 0,019666667 A15 0,179933599 0 0,039799497 0 C B B B
Langkah berikutnya adalah menghitung nilai optimasi.
Tabel 12. Perhitungan Nilai Optimasi dan Rangking
Max (C2+C3+C4) Min (C1) Jumlah (Max - Min) Rank A1 0,128459521 0,179933599 -0,051474078 6 A2 0,108792855 0,179933599 -0,071140744 9 A3 0,128459521 0 0,128459521 1 A4 0,108792855 0,179933599 -0,071140744 9 A5 0,108792855 0 0,108792855 3 A6 0,128459521 0 0,128459521 1 A7 0,128459521 0,179933599 -0,051474078 6 A8 0,128459521 0,179933599 -0,051474078 6 A9 0,108792855 0,179933599 -0,071140744 9 A10 0,019666667 0,179933599 -0,160266932 14 A11 0,108792855 0 0,108792855 3 A12 0,088660024 0,179933599 -0,091273575 12 A13 0,019666667 0,179933599 -0,160266932 14 A14 0,088660024 0 0,088660024 5 A15 0,039799497 0,179933599 -0,140134101 13

## D. Hasil Pengujian pada Sistem
Berikut  merupakan  tampilan  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  sistem  dalam  seleksi  penerimaan beasiswa yang menggunakan metode AHP dan MOORA.

## Gambar 6 Pengujian Perhitungan pada Sistem

## E. Kesimpulan Hasil
Dalam  pengujian  dibuktikan  bahwa  hasil  dari  perhitungan  pada  Tabel  6.9  dengan  nilai  tertinggi  atau rangking paling atas yaitu data atas nama Anang Subekti dan terendah yaitu Satria Muhammad Iqbal. Maka dari hasil pengujian dari sistem dan perhitungan dari data excel menghasilkan tingkat kecocokan hasil yang sama.

## V. K ESIMPULAN D AN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan dari perancangan, implementasi, pengujian dan pembahasan terhadap sistem informasi yang sudah dibuat, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
a. Setelah  di  uji,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  “Sistem  Pengambil  Keputusan  Penerima  Beasiswa Miskin  (BSM)”  ini  dapat  digunakan  untuk  menyeleksi  beasiswa  BSM  pada  sekolah  dasar  dan memudahkan kinerja admin.
b. Hasil penerapan metode AHP dan MOORA untuk penentuan penerima beasiswa telah terbukti lebih objektif.
c. Data hasil seleksi telah optimal dengan tersedianya perankingan data.
d. Hasil dari kuesioner yang diisi oleh users di dapatkan hasil yaitu 4% users mengatakan cukup sulit, 9.34% users mengatakan biasa, 39% mengatakan cukup mudah/baik dan 47% mengatakan bagus.

## B. Saran
Hasil dari Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Miskin (BSM) ini, terdapat saran yang perlu di perhatikan dalam pengembangan berikutnya yaitu:
a. Penambahan cakupan  wilayah untuk  penerapan sistem  informasi ini agar  tidak hanya digunakan di  2 kecamatan  di  Kabupaten  Tulungagung  tapi  dapat  diterapkan  di  seluruh  kecamatan  Kabupaten Tulungagung.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  M. Pidarta, Landasan Kependidikan, Jakarta: Rineka Cipta, 2007.
[2]  D. Assrani, N. Huda, R. Sidabutar, I. Saputra and O. Sulaiman, "Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menenrapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA)," Jurnal Riset Komputer, vol. 5 No. 1, pp. 1-5, 2018.
[3]  T. Mufizar, D. Anwar and R. Dewi, "Pemilihan Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)," Citec Journal, vol. Vol. 4 No. 1, pp. 1-15, 2017.
[4]  S. Morton, Decision Support System and Intelligent Systems- 7 ed, Yogyakarta: Andi Offset, 2005.
[5]  Sudrajat, "KOnsep Pengambilan Keputusan Dalam Manajemen Pendidikan," Artikel Pendidikan, November 2010. [Online]. Available: https://akhmadsudrajat.wordpress.com. [Accessed 9 Maret 2020].
[6]  R. Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak (Terjemahan), Yogyakarta: Andi, 015.
[7]  A. Nata and Y. Apridonal, "Kombinasi Metode AHP dan MFEP Dalam Upaya Meningkatkan Kualitas Penerima Bantuan Siswa Miskin," JURTEKSI Vo. 6 STIMIK ROYAL, p. 8, 2020.
[8]  F. Hadi and Gushelmi, "Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Siswa Yang Berhak Mendapatkan Beasiswa Miskin Dengan Metode AHP," Jurnal Teknologi Informasi Bisnis Vo. 3, p. 8, 2020.
[9]  Rosmini, A. Fadhil and Sunardi, "Optimalisasi Perangkingan Nilai Akademik dan Non Akademik dalam Proses Pengawasan Studi Mahasiswa dengan Metode AHP," Jrunal Edukasi dan Penelitian Informatika Vol. 5 No. 1, p. 8, 2019.