## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 204-211 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa Menerapkan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Natalia Silalahi, Robbi Tambusai, Mesran, Sarwandi, Meryance V Siagian
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 natalia.novena.silalahi@gmail.com, 2 robbytambusai2000@gmail.com, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com,
4 wandikocan02@gmail.com, 5 meryance1993@gmail.com
Abstrak −Beasiswa adalah bantuan keuangan yang diberikan kepada setiap siswa ataupun mahasiswa dengan tujuan untuk membantu pendidikan yang akan ditempuh. Beasiswa biasanya diberikan oleh lembaga pemerintahan, pihak yayasan, maupun perusahaan swasta atau  perusahaan  BUMN.  Untuk  menentukan  penerima  beasiswa,banyak  sekali  kriteria  yang  harus  dimiliki  oleh  individu  sebagai masyarakat untuk mendapatkan beasiswa. Masing-masing sekolah pasti memiliki kriteri-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima beasiswa. Pada pembagian beasiswa dilakukan oleh beberapa instansi untuk membantu seseorang yang kurang mampu  maupun  berprestasi  selama  menempuh  studinya.Untuk  menentukan penerima  beasiswa dapat  digunakan  beberapa  metode, dalam  kasus  ini  penulis  menggunakan  metode  Weight  Aggreated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  dalam  penerima  beasiswa kepada siswa. Dalam metode WASPAS dianggap sesuai seleksi penerima beasiswa karena metode WASPAS akan melakukan proses perangkaian berdasarkan atribut dengan bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perangkingan yang akan menentukan alternatif yang optimal untuk pemilihan penerima beasiswa.

## Kata Kunci : Penerima Beasiswa; Metode WASPAS; SPK
Abstract −Scholarship is financial assistance given to every student or student with the aim of helping the education that will be taken. Scholarships are usually given by government agencies, foundations, or private companies or state-owned companies. To determine scholarship recipients, there are many criteria that must be possessed by individuals as a society to get scholarships. Each school must have criteria to determine who will be selected to receive the scholarship. The distribution of scholarships is carried out by several agencies to help someone who is underprivileged or has high achievements during their studies. To determine the scholarship recipients, several methods can be used, in this case the author uses the Weight Aggreated Sum Product Assessment (WASPAS) method for scholarship  recipients  to  students.  In  the  WASPAS  method,  it  is  considered  appropriate  for  the selection of  scholarship  recipients because the WASPAS method will carry out a chaining process based on attributes with a weight for each attribute, then a ranking process is carried out which will determine the optimal alternative for the selection of scholarship recipients.
Keywords : Scholarship Recipients; WASPAS Method; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa  merupakan  suatu  bantuan  untuk  membantu  pelajar  atau  mahasiswa  yang  masih  sekolah  atau  kuliah  supaya mereka  bisa  menyelesaikan  tugasnya  dalam  mencari  ilmu  pengetahuan  sampai  selesai.  Beasiswa  juga  dapat  dikatan bentuk bantuan yang berupa dana yang diberikan  lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan sebagai penunjang biaya  yang  harus  dikeluarkan  untuk  pelajar  atau  mahasiswa  selama  menempuh  masa  pendidikan  di  tempat  belajar. Penerima  beasiswa  termasuk  orang  yang  kurang  mampu  secara  ekonomi  atau  keuangan.  Selain  orang  yang  kurang mampu, penerima beasiswa juga harus memiliki presatasi terutama dibidang yang digelutinya.[1]
Demikian halnya dengan SMA N 1 Tanjung Morawa yang telah memiliki program pemberian beasiswa terhadap siswa. Oleh karena itu beasiswa siswa harus diberikan kepada penerima yang layak dan pantas untuk mendapatkannya. Dalam menentukan penerima beasiswa telah menggunakan bantuan komputer, tetapi penggunanya belum optimal. Hal ini menyebabkan pengelolaan data beasiswa yang tidak efisien terutama dari segi waktu dan banyaknya perulangan proses yang sebenarnya dapat diefisienkan. Pengelolaan data beasiswa yang belum terakumulasi menggunakan database, secara optimal  juga  menyebabkan  kesulitan  dalam  pemprosesan  data.  Sehingga  menyebabkan  lamanya  proses  penentuan beasiswa dan untuk menunjang proses tersebut maka diperlukannya suatu sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat menghitung  segala  kriteria  yang  mendukung  keputusan  guna  membantu,  mempercepat  dan  mempermudah  proses pengambilan keputusan, yang mendukung proses penentuan penerima beasiswa[2]. Hal ini dapat mempersingkat waktu penyeleksian dan dapat meningkatkan kualitas keputusan dalam penentukan penerima beasiswa.
SPK  merupakan suatu  sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun  kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Serta memiliki sejumlah metode dalam  menghasilkan  keputusan,  diantaranya    sistem  pendukung  keputusan  ,APH[3],SAW[4],WASPAS[5] ,MORA[6] dan lain-lain, dalam permasalahan penulis menggunakan Metode WASPAS merupakan salah satu metode yang memiliki kemampuan  untuk  menentukan  secara  akurat  alternatif  terbaik,  disemua  masalah  seleksi  yang  dipertimbangkan.[2] Metode ini juga memiliki tujuan untuk mengevaluasi dan memberi peringkat alternatif yang ada sehingga lebih mudah menentukan  siswa  yang  berhak  mendapatkan  beasiswa  [5].  Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh    Kamalia Safitri[7]. Dalam penelitiannya, metode yang digunakan WASPAS dapat memberikan solusi yang tepat yang baik untuk menghasilkan  alternatif  terbaik  dari  karyawan  yang  berprestasi . Safrizal  Barus[8].  Dalam  penelitiannya  berjudul Keputusan Pengangkatan Guru tetap menerapkan metode WASPAS.  Ratiya Tari [9] dalam penelitiannya berjudul Sistem pendukung keputusan penentuan Dosen komputer terbaik dengan menerapkan metode WASPAS.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 204-211 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  penerima  beasiswa  dengan  menerapkan  metode Weight Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS). Sehingga output yang diharapkan dapat mempermudah SMA N 1Tanjung Morawa dalam mencari menentukan penerima beasiswa.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Beasiswa
Beasiswa adalah bentuk penghargaan yang diberikan kepada individu agar dapat  melanjutkan pendidikan jenjang yang lebih tinggi. Bentuk  beasiswa dalam bantuan dapat  berupa dana sebagai  penunjang biaya  yang harus dikeluarkan oleh peserta didik selama menempuh pendidikan di tempat belajar [2].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep SPK (Sistem Pendukung Keputusan) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S.Scott Morton  dengan  istilah Management  Decision  System. Sistem  tersebut  adalah  sistem  yang  berbasis  komputer  yang ditunjukan  untuk  mengambilkan  keputusan  dengan  manfaat  data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai persoalan yang tidak terstruktur. Istilah SPK mengacu pada sistem yang memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambilan  kepututusan,  berikut  ini  adalah  pendapat  para  ahli  tentang  pengertian  SPK,  diantaranya  oleh  Man  dan Watson  yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  interaktif,  yang  membantu  pengambilan keputusan  melalui  penggunaan  data  dan  model-model  keputusan  untuk  memecahkan  masalah  yang  sifatnya  semi terstruktur maupun yang yang tidak terstruktur [10]–[12].

## 2.3 Metode Weighted Aggreated Sum Product Assesment (WASPAS)
Metoda  WASPAS  adalah mencari  prioritas  pilihan  lokasi  yang  sesusai  dengan  menggunakan  pembobotan.  Penerapan metode WASPAS, yang merupakan kombinansi unik dua sumur dikenal sebagai MCDMapproache, WMM dan modekl produk berak (WPM) pada awalnya memerlukan normalisasi linier dari elemen hasil. Dengan metode WASPAS, kriteria kombinasi optimum dicari berdasarkan dua kriteria optimum. Kriteria pertama yang optimal, kriteria keberhasilan rata- rata  tertimbang  sama  dengan  metode  WSM.  Ini  adalah  pendekatan  yang  populer  dan  diadopsi  untuk  MCDM,  untuk mengevaluasi beberapa alternatif dalam beberapa kriteria keputusan [8], [13]–[21].
Berikut langkah-langkah Metode WASPAS[22], [23] sebagai berikut : 1. Menetapkan matriks keputusan.
𝑅𝑖𝑗 = [ 𝑅11 𝑅12 𝑅1 𝑛 𝑅21 𝑅22 𝑅2 𝑛 𝑅 𝑚 1 𝑅 𝑚 2 𝑅 𝑚 3 ]
2. Melakukan normalisasi matrik keputusan. Untuk Kriteria Benefit.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 Max 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 (1)
Untuk Kriteria Cost.
𝑅 𝑖𝑗 = Min 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (2)
2. Menghitung nilai preferensi (Q i ).
𝑄 𝑖 = 0.5 ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 +  0.5 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)

## Hasil nilai Qi yang tertinggi pada metode WASPAS merupakan alternatif yang terbaik

## 2.4 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan salah satu hal yang penting. Tahapan penelitian yang baik dan benar akan berpengaruh penting pada hasil penelitian. Oleh karena itu, tahapan penelitian harus disusun sedemikian rupa secara sistematis. Adapun tahapan penelitian yang digunakan, sebagai berikut:
a. Studi Lapangan
Pada studi lapangan penulis gunakan bertujuan untuk memperoleh data primer, sebagai sumber data dalam penelitian ini. Pada studi lapangan digunakan metode wawancara, dan observasi.
b. Studi Literatur

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 204-211 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Studi  literatur dilakukan  untuk  mengetahui  gambaran  secara  menyeluruh  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Studi literatur  juga  dilakukan  mengadopsi,  memodifikasi  atau  mengembangkan  kerangka-kerangka  teoritis  yang  sudah pernah dilakukan sebelumnya.
c. Tahapan Analisa Masalah
Tahapan analisa ini merupakan tahapan dimana penelitian melakukan analisis yang diperoleh baik dari informasi yang diperoleh  dari  dokumen-dokumen  pada  tahap  sebelumnya.  Tahap  awal  dalam  analisa  penelitian  ini  yaitu  dimulai menganalisa permasalahan yang terjadi dalam penentuan yang berhak menerima beasiwa. Dimulai dalam menganalisa prosedur pemberian beasiswa yang telah berjalan selama ini.
d. Tahapan Pengujian Metode
Tahap pengujian metode merupakan tahapan penentuan untuk  mengetahui apakah penerapan sistem  menggunakan metode WASPAS sudah sesuai dengan tujuan yang akan dicapai. Sehingga dapat diketahui apakan metode WASPAS dapat menjadi alternatif hasil perhitungan dalam penerima beasiswa.
e. Tahapan Pelaporan
Tahapan  ini    merupakan  tahapan  akhir  yang  berisi  pembuatan  laporan  hasil  evaluasi  seluruh  tahapan  kegiatan penelitian yang dilakukan dalam penerima beasiswa pada SMA N 1 Tanjung Morawa dan tahapan untuk  memberikan masukan dalam pengembangan terhadap sistem pemberian beasiswa yang akan dating.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah satu kendala yang  dihadapi penyeleksian penerima beasiswa adalah banyaknya jumlah pelajar maka dari itu untuk penentuan  penerima  beasiswa  pada  sekolah  SMA  N  1  Tanjung  Morawa,  pihak  sekolah  melakukan  pendataan  siswa. Penentuan beasiswa murid dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Salah satunya penyelesaian masalah penentuan beasiswa pada sekolah SMA N 1 Tanjung Morawa, maka diperlukan kriteria dan bobot dalam melakukan perhitungannya sehingga memperoleh hasil alternatif terbaik. Kriteria ditetapkan dalam sekolah ini dalam nilai, penghasilan orang tua, jumlah saudara kandung, penghasilan tanggungan orang tua dan jumlah absensi pada siswa. Berdasarkan permasalahan itu penulis membuat sistem  pendukung keputusan dalam penerima beasiswa menggunakan metode weight aggregated sum product assessment (WASPAS). Berikut ini merupakan kriteria untuk penerimaan beasiswa : Tabel 1. Kriteria Penilaian Kriteria Keterangan C 1 Nilai Semester C 2 Jumlah saudara kandung (orang) C 3 Penghasilan tanggungan orang tua (orang) C 4 Penghasilan orang tua (Juta/bulan) C 5 Absensi Kehadiran
Dan yang menjadi alternatif penulis menggunakan 15 orang sebagai sampel yaitu : 𝐴 1 = Dila 𝐴 2 = Dinda 𝐴 3 = Elvi 𝐴 4 = Enggal 𝐴 5 = Edwin 𝐴 6 = Fadila 𝐴 7 = Surya 𝐴 8 = Gita 𝐴 9 = Ikbal 𝐴 10 = Pitri 𝐴 11 = Padly 𝐴 12 = Salwa 𝐴 13 = Siti 𝐴 14 = Yuni 𝐴 15 = Yogi
Tabel 2 . Nilai Alternatif disetiap kriteria Alternatif Kriteria/Tingkat C1 C2 C3 C4 C5 Dila 98 2 1.000.000  2.500.000 100 Dinda 95 3 1.000.000  3.000.000 100 Elvi 95 5 800.000 1.500.000 100 Enggal 75 3 1.000.000  2.000.000 90 Edwin 93 4 900.000 1.000.000 100 Fadila 97 6 1.800.000  4.000.000 100

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 204-211 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Alternatif Kriteria/Tingkat C1 C2 C3 C4 C5 Surya 77 2 1.500.000  3.000.000 90 Gita 85 3 1.000.000  2.500.000 100 Ikbal 90 5 1.600.000  3.500.000 100 Pitri 90 1 500.000 2.000.000 100 Padly 85 2 900.000 1.800.000 100 Salwa 88 4 1.300.000  2.000.000 100 Siti 92 4 1.400.000  2.000.000 100 Yuni 96 2 1.000.000  1.800.000 100 Yogi 85 3 1.300.000  2.000.000 100
Sumber: SMA N1 Tanjung Morawa, 2020
Untuk pengambilan keputusan bobot  yang diberikan dari setiap kriteria adalah w = (25%,20%,20%,25%,10%). Untuk C 1 , C 2 , C 3 , merupakan kriteria benefit, sedangkan C 4 dan C 5 merupakan kriteria cost.
1 . Mempersiapkan Matrik Keputusan
𝑅 𝑖𝑗
[ 98 2 1000000 2500000 100
95 3 1000000 3000000 100 95 5 800000 1500000 100 75 3 1000000 2000000 90 93 4 900000 1000000 100 97 6 1800000 4000000 100 77 2 1500000 3000000 90 85 3 1000000 2500000 100
90 5 1600000 3500000 100
90 85 88 92 96 85 1 2 4
4 2 3 500000 900000 1300000 1400000 1000000 1300000 2000000 1800000 2000000 2000000 1800000 2000000 100 100
100 100 100 100]
Max :  97     6    1800000     4000000      100 Min :  75      1    500000    1000000       90
3. Menghitung Matriks Ternomalisasi
Untuk kriteria C 1 : Nilai semester : Benefit, dengan menggunakan persamaan 1. R 1,1 = 98/100 = 0,98 R 2,1 = 95/100 = 0,95 R 3,1 = 95/100 = 0,95 R 4,1 = 75/100 = 0,75 R 5,1 = 93/100 = 0,93 R 6,1 = 77/100 = 0,77 R 7,1 = 77/100 = 0,77 R 8,1 = 85/100 = 0,85 R 9,1 = 90/100 = 0,9 R 10,1 = 90/100 = 0,9 R 11,1 = 85/100 = 0,85 R 12,1 = 88/100 = 0,88 R 13,1 = 92/100 = 0,92 R 14,1 = 96/100 = 0,96 R 15,1 = 85/100 = 0,85
Untuk kriteria C 2 ( Jumlah saudara kandung : Benefit) dengan menggunakan persamaan 1. R 1,2 = 2/6 = 0,33 R 2,2 = 3/6 = 0,5 R 3,2 = 5/6 = 0,83 R 4,2 = 3/6 = 0,5 R 5,2 = 4/6 = 0,67

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 204-211 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
R 6,2 = 6/6 = 1 R 7,2 = 2/6 = 0,33 R 8,2 = 3/6 = 0,5 R 9,2 = 5/6 = 0,83 R 10,2 = 1/6 = 0,17 R 11,2 = 2/6 = 0,33 R 12,2 = 4/6 = 0,67 R 13,2 = 4/6 = 0,67 R 14,2 = 2/6 = 0,33 R 15,2 = 3/6 = 0,5
Untuk kriteria C 3 (Penghasilan tanggungan orang tua : Benefit) dengan menggunakan persamaan 1. R 1,3 = 1000000/1800000 = 0,56 R 2,3 = 1000000/1800000 = 0,56 R 3,3 = 800000/1800000 = 0,44 R 4,3 = 1000000/1800000 = 0,56 R 5,3 = 900000/1800000 = 0,5 R 6,3 = 1800000/1800000 = 1 R 7,3 = 1500000/1800000 = 0,83 R 8,3 = 1000000/1800000 = 0,56 R 9,3 = 1600000/1800000 = 0,89 R 10,3 = 500000/1800000 = 0,28 R 11,3 = 900000/1800000 = 0,5 R 12,3 = 1300000/1800000 = 0,72 R 13,3 = 1400000/1800000 = 0,78 R 14,3 = 1000000/1800000 = 0,56 R 15,3 =1300000/1800000 = 0,72
Untuk kriteria C 4 ( Penghasilan orang tua juta/bulan : Cost ) dengan menggunakan persamaan 2. R 1,4 = 1000000/2500000 = 0,4 R 2,4 = 1000000/3000000 = 0,33 R 3,4 = 1000000/1500000 = 0,67 R 4,4 = 1000000/2000000 = 0,5 R 5,4 = 1000000/1000000 = 1 R 6,4 = 1000000/4000000 = 0,25 R 7,4 = 1000000/3000000 = 0,33 R 8,4 = 1000000/2500000 = 0,4 R 9,4 = 1000000/3500000 = 0,29 R 10,4 = 1000000/2000000 = 0,5 R 11,4 = 1000000/1800000 = 0,56 R 12,4 = 1000000/2000000 = 0,5 R 13,4 = 1000000/2000000 = 0,5 R 14,4 = 1000000/1800000 = 0,56 R 15,4 = 1000000/2000000 = 0,5
Untuk kriteria C 5 ( Absensi kehadiran : Cost) dengan menggunakan persamaan 2. R 1,5 = 90/100  = 0,9 R 2,5 = 90/100 = 0,9 R 3,5 = 90/100 = 0,9 R 4,5 = 90/90   = 1 R 5,5 = 90/100 = 0,9 R 6,5 = 90/100 = 0,9 R 7,5 = 90/90   = 1 R 8,5 = 90/100 = 0,9 R 9,5 = 90/100 = 0,9 R 10,5 = 90/100 = 0,9 R 11,5 = 90/100 = 0,9

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 204-211 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
R 12,5 = 90/100 = 0,9 R 13,5 = 90/100 = 0,9 R 14,5 = 90/100 = 0,9 R 15,5 = 90/100 = 0,9
Dari hasil perhitungan untuk mendapatkan matriks ternormalisasi, maka hasilnya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil normalisasi
𝑅 𝑖𝑗 [ 0,98 0,33 0,56 0,4 0,9 0,95 0,5 0,56 0,33 0,9 0,95 0,83 0,44 0,67 0,9 0,75 0,5 0,56 0,5 1 0,93 0,67 0,5 1 0,9 0,77 1 1 0,25 0,9 0,77 0,33 0,83 0,33 1 0,85 0,5 0,56 0,4 0,9 0,9 0,83 0,89 0,29 0,9 0,9 0,85 0,88 0,92 0,96 0,85 0,17 0,33 0,67 0,67 0,33 0,5 0,28 0,5 0,72 0,78 0,56 0,72 0,5 0,56 0,5 0,5 0,56 0,5 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9]

## 2.  Menghitung Nilai Preferensi (Q)
Q 1
= 0.5 ∑( (0.98*0.25)+(0.33*0.2)+(0.56*0.2)+(0.4*0.25)+(0.9*0.1) ) +
0.5 ∑ ( ( 0.98 0.25 ) * ( 0.33 0.2 ) * ( 0.56 0.2 ) * ( 0.4 0.25 ) * ( 0,9 0.1 ) )
= 0.5(0.61) + 0.5(0.55) = 0.58 Q2
= 0,5∑( (0.95*0.25)+(0.5*0.2)+(0.56*0.2)+(0.33*0.25)+(0.9*0.1) ) +
0,5∑( ( 0.95 0.25 ) * ( 0.5 0.2 ) * (0.56 0.2 ) * ( 0.33 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) ) = 0.5(0.62) + 0.5(0.57) = 0.595 Q3 = 0.5∑( (0.95*0.25)+(0.83*0.2)+(0.44*0.2)+(0.67*0.25)+(0.9*0.1) ) + 0.5∑( ( 0.95 0.25 ) * ( 0.83 0.2 ) * ( 0.44 0.2 ) * ( 0.67 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) ) = 0.5(0.74) + 0.5(0.72) = 0.73 Q4 = 0.5∑( (0.75*0.25)+(0.5*0.2)+(0.56*0.2)+(0.5*0.25)+(1*0.1) ) + 0.5∑( ( 0.75 0.25 ) * ( 0.5 0.2 ) * ( 0.56 0.2 ) * ( 0.5 0.25 ) * ( 1 0.1 ) ) = 0.5(0.62) + 0.5(0.60) = 0.61
Q5 = 0.5( (0.93*0.25)+(0.67*0.2)+(0.5*0.2)+(1*0.25)+(0.9*0.1) ) + 0.5∑( ( 0.93 0.25 ) * ( 0.67 0.2 ) * (0.5 0.2 ) * ( 1 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) )
= 0.5(0.80) + 0.5(0.78) = 0.79
Q6 = 0.5( (0.77*0.25)+(1*0.2)+(1*0.2)+(0.25*0.25)+(0.9*0.1) ) +
0.5∑( ( 0.77 0.25 ) * ( 1 0.2 ) * ( 1 0.2 ) * ( 0.25 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) ) = 0.5(0.74) + 0.5(0.65) = 0.695
Q7
= 0.5( (0.77*0.25)+(0.33*0.2)+(0.83*0.2)+(0.33*0.25)+(1*0.1) ) +
0.5∑( ( 0.77 0.25 ) * ( 0.33 0.2 ) * ( 0.6 0.2 ) * ( 0.33 0.25 ) * ( 1 0.1 ) ) = 0.5(0.60) + 0.5(0.54) = 0.57
Q8
= 0.5( (0.85*0.25)+(0.5*0.2)+(0.56*0.2)+(0.4*0.25)+(0.9*0.1) ) + 0.5∑( ( 0.85 0.25 ) * ( 0.5 0.2 ) * ( 0.56 0.2 ) * ( 0.4 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) ) = 0.5(0.61) + 0.5(0.58) = 0.595
Q9
= 0.5( (0.9*0.25)+(0.83*0.2)+(0.89*0.2)+(0.29*0.25)+(0.9*0.1) ) + 0.5∑( ( 0.9 0.25 ) * ( 0.83 0.2 ) * ( 0.89 0.2 ) * ( 0.29 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) ) = 0.5(0.73) + 0.5(0.66) = 0.695

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 204-211 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Q10 = 0.5( (0.9*0.25)+(0.17*0.2)+(0.28*0.2)+(0.5*0.25)+(0.9*0.1) ) +
0.5∑( ( 0.9 0.25 ) * ( 0.17 0.2 ) * ( 0.28 0.2 ) * ( 0.5 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) ) = 0.5(0.53) + 0.5(0.44) = 0.485
Q11 = 0.5( (0.85*0.25)+(0.33*0.2)+(0.5*0.2)+(0.56*0.25)+(0.9*0.1) ) + 0.5∑( ( 0.85 0.25 ) * ( 0.33 0.2 ) * ( 0.5 0.2 ) * ( 0.56 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) ) = 0.5(0.60) + 0.5(0.57) = 0.585
Q12 = 0.5( (0.88*0.25)+(0.67*0.2)+(0.72*0.2)+(0.5*0.25)+(0.9*0.1) ) + 0.5∑( ( 0.88 0.25 ) * ( 0.67 0.2 ) * ( 0.72 0.2 ) * ( 0.5 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) )
= 0.5(0.71) + 0.5(0.69) = 0.7
Q13 = 0.5( (0.92*0.25)+(0.67*0.2)+(0.78*0.2)+(0.5*0.25)+(0.9*0.1) ) + 0.5∑( ( 0.92 0.25 ) * ( 0.67 0.2 ) * ( 0.78 0.2 ) * ( 0.5 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) ) = 0.5(0.73) + 0.5(0.71) = 0.72
Q14 = 0.5( (0.96*0.25)+(0.33*0.2)+(0.56*0.2)+(0.56*0.25)+(0.9*0.1) ) +
0.5∑( ( 0.96 0.25 ) * ( 0.33 0.2 ) * ( 0.56 0.2 ) * ( 0.56 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) )
= 0.5(0.64) + 0.5(0.60) = 0.62
Q15 = 0.5( (0.85*0.25)+(0.5*0.2)+(0.72*0.2)+(0.5*0.25)+(0.9*0.1) ) + 0.5∑( ( 0.85 0.25 ) * ( 0.5 0.2 ) * ( 0.72 0.2 ) * ( 0.5 0.25 ) * ( 0.9 0.1 ) ) = 0.5(0.67) + 0.5(0.65) = 0.66
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  akhir  dan  telah  dilakukan  perangkingan  dari  yang  tertinggi  hingga  yang terendah.
Tabel 4 . Hasil Perhitungan Akhir Alternatif Hasil Peringkat Dila 0,58 13 Dinda 0,595 10 Elvi 0,73 2 Enggal 0,61 9 Edwin 0,79 1 Fadila 0,695 5 Surya 0,57 14 Gita 0,595 10 Ikbal 0,695 5 Pitri 0,485 15 Padly 0,585 12 Salwa 0,7 4 Siti 0,72 3 Yuni 0,62 8 Yogi 0,66 7
Hasil perhitungan terhadap sejumlah 15 alternatif, maka dapat direkomendasikan 3 alternatif terbaik dalam penerimaan beasiswa, yaitu Edwin dengan nilai 0,79, Elvi dengan nilai 0,73, Siti dengan nilai 0,72.

## 4. KESIMPULAN
Dari analisa dan pembahasan yang dilakukan di atas, maka dapat diambil kesimpulan dalam penerima Beasiswa dengan menggunakan metode WASPAS ( Weighted  Aggregated Sum Product Assessment ) bisa membantu  dalam pengambilan keputusan untuk memutuskan satu atau lebih dari beberapa alternatif yang harus diambil untuk dijadikan sebagai penerima Beasiswa, dengan kriteria yang menjadi bahan pertimbangan.

## REFFRENCES
[1] V. Amalia, D. Syamsuar, and L. Atika, “Komparasi Metode WP SAW dan WASPAS Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Penelusuran Minat dan Kemampuan,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 114–121, 2019.
[2] sufri yono Hutagalung, F. Pratiwi, and I. Wijaya, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) Dalam Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Ris. Komput. , 2018.
[3] L. Prihartanto, “Sistem pendukung keputusan penerima jamkesmas metode ahp,” Komun. dan Inform. , pp. 1–17, 2016.
[4] M.  Fiqih  and  Y.  Kusnadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Dengan  Metode  Simple  Additive
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 204-211 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Weighting,” Inf. Syst. Educ. Prof. , vol. 2, no. 1, pp. 41–50, 2017.
[5] R. Manurung, R. Sitanggang, and F. T. Waruwu, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Bidik Misi,” vol. 5, no. 1, pp. 79–84, 2018.
[6] N. W. Al-Hafiz, Mesran, and Suginam, “Sistem Pendukung Keputusan Penentukan Kredit Pemilikan Rumah Menerapkan Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[7] K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and  M.  Mesran,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN BERPRESTASI  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE    ANALYTICAL  HIEARARCHY  PROCESS  (Studi  Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[8] S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[9] R.  Tari  and  F.  Harefa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Dosen  Komputer  Terbaik  dengan  Menerapkan  Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” pp. 558–563, 2019.
[10]  Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[11]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[12]  D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[13]  N.  K.  Daulay,  B.  Intan,  and  M.  Irvai,  “Comparison  of  the  WASPAS  and  MOORA  Methods  in  Providing  Single  Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[14]  N.  K.  Daulay,  “Penerapan  Metode  Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan  Pemutusan  Hubungan  Kerja,” J.  Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[15]  E.  D.  Marbun,  L.  A.  Sinaga, E.  R.  Simanjuntak,  D.  Siregar,  and J.  Afriany,  “Penerapan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk Memproduksi Bihun,” vol. 5, no. 1, pp. 24–28, 2018.
[16]  Tundo and D. Kurniawan, “Implementation of the Weighted Aggregated Sum Product Assesment Method in Determining the Best Rice for Serabi Cake Making,” IJID Int. J. Informatics Dev. , vol. 8, no. 1, pp. 40–46, 2019.
[17]  S.  M.  Harahap,  I.  J.  T.  Situmeang,  S.  Hummairoh,  and  Mesran,  “Implementation  of  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment (WASPAS) in Determining the Best Graduates,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 44–51, 2021.
[18]  N. Lestari, J. Karman, and B. Santoso, “Komparasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)  dan Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio (MOORA) Dalam Penerimaan Dosen,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 138–147, 2021.
[19]  G. Ginting, M. Mesran, and K. Ulfa, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa Pasca Sarjana Menerapkan Metode Analytic  Hierarchy  Process(AHP)  dan  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assessment(WASPAS)  (StudiKasus:  STMIK  Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 834–845, Sep. 2019.
[20]  Mesran, Suginam, and D. P. Utomo, “Implementation of AHP and WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assessment ) Methods in Ranking Teacher Performance,” Ijistech , vol. 3, no. 36, pp. 173–182, 2020.
[21]  S. Chakraborty and E. K. Zavadskas, “Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making,” Informatica , vol. 25, no. 1, pp. 1–20, 2014.
[22]  S. Sugiarti, D. K. Nahulae, T. E. Panggabean, and M. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan Kebijakan Strategi Promosi Kampus Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2018.
[23]  M.  Ickhsan,  D.  Anggraini,  R.  Haryono,  and  S.  H.  Sahir,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Usaha  Rakyat Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2018.